Miksi EU:n palkka-avoimuusdirektiivi on paljon enemmän kuin vaatimustenmukaisuushanke

David Rice: Euroopan unionin palkka-avoimuusdirektiivi ei ole raportointiharjoitus. Se on toimintamallin perusteellinen uudistus. Useimmat organisaatiot tarkastelevat kuitenkin vain jäävuoren näkyvää osaa, jos näin voi sanoa. Tämän päivän ohjelmassa keskustelen Lewis Silkinin palkkaraportoinnin asiantuntijan Tom Heysin kanssa siitä, miksi hän kuvaa palkka-avoimuusdirektiiviä Ison-Britannian sukupuolten palkkaeroja koskevaksi järjestelmäksi steroideilla.

Toisin kuin aiemmat raportointivaatimukset, tämä direktiivi yhdistää koko yrityksen kattavan palkkaeroraportoinnin yksittäisten työntekijöiden oikeuksiin, uusiin rajoituksiin siinä, mitä rekrytoinnin aikana saa kysyä, sekä vaatimukseen luokitella samanarvoiset tehtävät ja perustella nämä päätökset työntekijöiden edustajille. Juuri viimeksi mainittu tulee olemaan monille organisaatioille vaikeaa.

Tarkkuus ja selitettävyys eivät ole sama asia. Vastaus voi olla tilastollisesti oikea ja silti mahdoton perustella. Tämä lainsäädäntö ei ainoastaan pyydä vastauksia, vaan se pyytää näyttämään, miten vastaukseen päädyttiin. Jos työntekijöiden edustaja kysyy: "Näyttäkää mallinne", ja lukusi on syntynyt mustan laatikon avulla, olet vaikeuksissa.

Tomin laajempi varoitus ulottuu palkitsemista paljon pidemmälle. Olemme siirtymässä aikakauteen, jossa johtajat tekevät päätöksiä osittain sellaisten järjestelmien vaikutuksesta, joita he eivät ole rakentaneet eivätkä täysin ymmärrä. Tämä muuttaa selitettävyyden teknisestä kysymyksestä johtamisen kyvykkyydeksi. Tänään käsittelemme sitä, mikä tekee palkka-avoimuusdirektiivistä olennaisesti erilaisen kuin aiemmat palkkaraportoinnin vaatimukset, miksi tehtäväarkkitehtuuri on kaiken perusta, mikä on dokumentoidun työn ja todellisuudessa tehtävän työn välinen ero, miksi tekoäly voi nopeuttaa prosessia mutta ei voi tehdä päätöksiä organisaation puolesta ja miksi selitettävyydestä on tulossa yhtä tärkeää kuin tehokkuudesta.

Olen David Rice. Tämä on People Managing People. Jos organisaatiosi pitää palkka-avoimuutta pelkkänä vaatimustenmukaisuuden tarkistuskohtana, tämä keskustelu osoittaa, kuinka paljon työtä sen taustalla todella on. Aloitetaan.

Jos johdat yritystä, et todennäköisesti perustanut sitä siksi, että rakastat kirjanpitoa. QuickBooks Online voi auttaa tässä. Se automatisoi päivittäisiä tehtäviä, kuten laskutusta, kulujen seurantaa ja kirjanpitoa, joten voit käyttää vähemmän aikaa hallinnollisiin tehtäviin ja enemmän aikaa yrityksesi kasvattamiseen. Se on helppo tapa pysyä järjestyksessä ja pitää taloutesi toimivana. Jos haluat säästää aikaa ja yksinkertaistaa yrityksesi taloushallintoa, tutustu QuickBooks Onlineen.

Tom, tervetuloa ohjelmaan. Mukava saada sinut mukaan.

Tom Heys: Kiitos kutsusta, David.

David Rice: Kun keskustelimme ennen tätä haastattelua, kuvailit EU:n palkka-avoimuusdirektiiviä eräänlaiseksi Ison-Britannian järjestelmäksi steroideilla.

Mikä tekee tästä erilaisen kuin aiemmista palkkaraportoinnin vaatimuksista, ja miksi niin monet organisaatiot mielestäsi aliarvioivat siihen liittyvän työn määrän?

Tom Heys: Lähestyin palkka-avoimuusdirektiiviä taustani kautta, sillä olen viime vuosina työskennellyt paljon brittiläisten yritysten kanssa Ison-Britannian sukupuolten palkkaerojen raportoinnin parissa.

Korkealla tasolla siinä ei oikeastaan verrata samanlaisia tehtäviä keskenään, vaan kyse on enemmän edustuksellisesta erosta. Palkka-avoimuusdirektiivi lähtee samankaltaisesta lähtökohdasta siinä mielessä, että myös siinä on raportoitava koko organisaation kattavat erot. Sen painopiste on kuitenkin paljon suuremmassa kysymyksessä eli samapalkkaisuudessa. Se toteutetaan raportointivelvoitteiden kautta, mutta mukana on myös uusia raportointivelvoitteita verrattuna esimerkiksi Ison-Britannian järjestelmään.

Tarkastellaan siis vertailukelpoisia tehtäviä, verrataan samanlaisia tai ainakin riittävän samankaltaisia töitä ja yhdistetään tähän uusia yksilöllisiä oikeuksia sekä uusia kieltoja siitä, mitä rekrytoinnin aikana saa ja ei saa kysyä. Näyttää siltä, että lähtökohtana on ollut ajatus siitä, että samapalkkaisuus on EU:n perustavanlaatuinen oikeus.

Se kuuluu perussopimuksiin, joten miten voimme puuttua siihen joka suunnasta ja varmistaa samapalkkaisuuden mahdollisimman hyvin? Tämä näyttää olevan ohjaava ajatus sen takana, millaiseksi palkka-avoimuusdirektiivi on muodostunut. Kyseessä on siis hyvin merkittävä uusi lainsäädäntö, ja uskon sen aiheuttavan paljon häiriötä seuraavien yhdestä kolmeen vuoden aikana.

Se nostaa paljon pölyä ilmaan, ja kestää aikansa, ennen kuin pöly laskeutuu.

David Rice: Vaikuttaa siltä, ettei kyse ole niinkään raportointiharjoituksesta kuin toimintamallin uudistamisesta.

Tom Heys: Olen samaa mieltä. Kyse on uuden toimintatavan ja uuden normaalin käyttöönotosta. Se pakottaa paljon suurempaan kurinalaisuuteen esimerkiksi palkkojen määrittämisessä, siinä miten se tehdään ja miten sitä ei tehdä, mitä voidaan ottaa huomioon ja mitä ei pitäisi ottaa huomioon.

On löydettävä toimintatapoja, joilla varmistetaan, ettei ennakkoluuloja pääse mukaan. Mainitsin esimerkiksi eräät uudet rekrytointiin liittyvät velvoitteet. Työnhakijoilta ei saa kysyä heidän palkkahistoriaansa. Heiltä ei siis voi rekrytoinnin yhteydessä kysyä: "Mitä tienaat tällä hetkellä?" Monille yrityksille tämä on ollut pitkään aivan tavanomainen toimintatapa.

Jo pelkästään tämä yksi hyvin konkreettinen asia merkitsee siis suurta muutosta.

David Rice: Kyllä. Raportointi tuntuu jäävuoren näkyvältä osalta. Sen alla ovat tehtäväarkkitehtuuri, tasot, palkitsemisfilosofia, hallinto ja monet muut asiat. Jollain tavalla tämä muistuttaa sitä, mitä tekoälyvalmiuden kanssa on tapahtunut: kaikki halusivat lopputuloksia, mutta ensin oli korjattava perustukset.

Kuulostaa siltä, että tässä voi olla kyse jostain samankaltaisesta.

Tom Heys: Olet aivan oikeassa. Jäävuorivertaus ei ollut aiemmin tullut mieleeni, mutta se sopii tähän todella hyvin. Mainitsemasi tehtäväarkkitehtuuri tukee kahta suurinta asiaa, joista yritykset vaikuttavat olevan huolissaan.

Palkka-avoimuusdirektiivissä puhutaan tehtävien luokittelusta eli ihmisten ryhmittelemisestä tehtäviin, jotka ovat samanarvoisia taidon, ponnistelun, päätöksenteon, vastuun ja työolojen suhteen. Tehtävät ryhmitellään näiden perusteella yhteen. Ensinnäkin kaikilla työntekijöillä on oikeus oman tehtäväluokkansa mies- ja naistyöntekijöiden keskimääräiseen palkkaan.

Tämä uusi oikeus perustuu kaikkeen tärkeään tehtäväarkkitehtuuria koskevaan työhön ja antaa ihmisille tiedot, joita he tarvitsevat mahdollisten samapalkkaisuusongelmien tunnistamiseen. He voivat nähdä: "Hetkinen, minulle maksetaan vain näin paljon, mutta kaikki riittävän samanlaisissa tehtävissä työskentelevät saavat näin paljon. Haluan tietää, mistä tässä on kyse."

Toiseksi on mainitsemasi raportointi. Yrityksen laajojen, edustuksellisten erojen lisäksi on raportoitava sisäisesti kunkin tehtäväluokan sisäiset erot. Työnantajille syntyy siis velvoitteita ja yksilöille oikeuksia, ja kaikki tarvittavat tiedot tuodaan esiin, jotta ihmiset voivat nostaa samapalkkaisuutta koskevia kanteita.

Kuten sanoit, tehtäväarkkitehtuuri ja luokittelu ovat näiden molempien suuren kokonaisuuden perustana.

David Rice: Yksi teema, joka nousi esiin ennen tätä keskustelua, oli selitettävyys. Kirjoitin äskettäin myös rekrytoinnin seulonnoista ja siitä, kuinka hyvin esimerkiksi tekoälyn toiminnan voi selittää.

Tekoäly voi tuottaa vastauksia hyvin nopeasti, mutta tämä lainsäädäntö ei vain vaadi organisaatioita antamaan vastauksia, vaan myös puolustamaan niitä. Miksi tämä ero on mielestäsi niin tärkeä?

Tom Heys: Se on tärkeä työntekijöiden edustajille annetun roolin vuoksi.

Se on erittäin vaikutusvaltainen rooli. Heillä on oikeuksia ja velvollisuuksia, ja tietyissä tilanteissa he voivat käytännössä ratkaista, ovatko erot perusteltuja vai eivät. He saavat tutustua menetelmiin ja siihen, miten asioita tehdään. He ovat ihmisiä, jotka voivat esittää kysymyksiä. Osa kysymyksistä voi olla täysin loogisia ja järkeviä, mutta osa voi perustua puutteellisiin tietoihin, koska kyseessä on monille uusi asia.

Ihmisiltä vie aikaa hankkia tässä tarvittava osaaminen. Kun asioita on selitettävä ihmiselle, sinun on todella tiedettävä, miksi olet tehnyt asiat tietyllä tavalla. Mikä prosessi on ollut? Joku tulee kysymään siitä, hänellä on oikeus kysyä siitä, ja on lähes varmaa, että jossain vaiheessa niin tapahtuu.

Jos et tiedä, miksi olet tehnyt kaiken tekemäsi, ratkaisu ei kestä tarkastelua. Lopputulos voi olla täysin hyvä ja järkevä, mutta jos et tiedä, miten siihen on päädytty, taustalle jää mahdollinen riski, joka voi aiheuttaa ongelmia myöhemmin.

David Rice: Kun kirjoitin artikkeliani, ajattelin, että tarkkuus ja selitettävyys ovat...

Ne eivät ole sama asia. Ne eivät välttämättä edes kuulu samaan kategoriaan. Molemmat voivat olla totta yhtä aikaa: vastaus voi olla tilastollisesti oikea mutta mahdoton puolustaa. Monissa tämänhetkisissä tekoälykeskusteluissa puhutaan siirtymisestä lopputuloskeskeisyydestä vaikutuskeskeisyyteen. Olen samaa mieltä, mutta olen varoittanut siitä, ettei vaikutuksista saa tulla pakkomielle, sillä myös perusteluihin on kiinnitettävä huomiota.

Miten päädyit siihen? Elämme aikaa, jolloin luottamus on hyvin vähäistä. Luottamus ei synny siitä, että sinulla on vastaus, vaan siitä, että ihmiset ymmärtävät, miten toimit, ajattelet ja perustelet päätöksesi. Tässä on paljon samaa.

Tom Heys: Tekoälyllä on varmasti roolinsa tässä kaikessa työntekijöiden valmistautumisen tukena, sillä esimerkiksi tehtäväarkkitehtuuri on valtava työ.

Kaikki, mikä voi nopeuttaa prosessia, on erityisen hyödyllistä monille työntekijöille, jotka lähestyvät asiaa ilman aiempaa tehtäväarkkitehtuuria. Tämä on monille yrityksille kokonaan uusi maailma. Kaikki prosessia nopeuttava on siis tervetullutta. On kuitenkin tärkeää erottaa toisistaan tekoälyn käyttäminen päätöksenteon nopeuttamiseen tai prosessien parantamiseen ja se, että päätösten tekeminen annetaan sen tehtäväksi.

Päätösten on oltava sinun päätöksiäsi.

David Rice: Tässä on ilmeinen houkutus. Jos olet tällaisessa tilanteessa, haluat ehkä ladata tehtäväkuvaukset tekoälymalliin ja nopeuttaa tehtävien arviointia. Tehtäväkuvaukset kuitenkin usein kuvaavat sitä, millainen tehtävän piti olla, eivät sitä, millaiseksi se muuttui tai mitä ihmiset tosiasiassa tekevät.

Kuinka suuri dokumentoidun työn ja todellisen työn välinen ero mielestäsi voi olla?

Tom Heys: Se voi vaihdella paljon ja eri organisaatiotyypeissä eri tavoin. Erityisesti pienemmissä organisaatioissa tehtävät ovat usein vähemmän jäykkiä. Sama koskee startup- ja kasvuyrityksiä, joissa roolit voivat muuttua nopeasti eikä dokumentaatio välttämättä vastaa sitä, mitä henkilö oikeasti tekee.

Vanha periaate "roskaa sisään, roskaa ulos" on tässä erittäin merkityksellinen, sillä tekoäly on vain niin hyvä kuin sille syötetty tieto. Jos sille annetaan vanhentunutta tietoa, se voi nopeuttaa prosesseja ja tuottaa lopputuloksen, mutta lopputulos ei ole hyvin perusteltu, koska se perustuu vanhentuneeseen tietoon.

David Rice: Kuulen tästä usein. Monien tehtävien ympärille syntyy laajuuden kasvamisen ongelma: palkkasimme Janetin tekemään tätä, mutta kun hän tuli yritykseen ja on ollut täällä kolme vuotta, hänen roolinsa on laajentunut kaikkiin näihin muihin alueisiin, eikä dokumentaatiomme välttämättä vastaa sitä.

Silloin puuttuu myös asiayhteys Janetin tehtävän todellisesta vaikutuksesta, kaikista hänen tekemistään asioista ja kaikesta, mikä on siirtynyt hänen vastuulleen. Puhumme jatkuvasti esimerkiksi henkilöstöhallinnon roolin jatkuvasta laajenemisesta. Se vain kasvaa ja kasvaa, ja näin on ollut jo vuosia.

Tämä ei kuitenkaan aina näy dokumentaatiossa samalla tavalla. Uskon, että siitä syntyy ongelmia.

Tom Heys: Työntekijät saattavat alkaa aktiivisemmin huolehtia siitä, että heidän tehtäväkuvauksensa vastaavat heidän todellista työtään. Voin kuvitella ihmisten lähettävän henkilöstöhallinnolle viestin: "Tehtäväkuvaukseni mukaan minun pitäisi tehdä tätä, mutta teen nykyään myös X:ää, Y:tä ja Z:aa. Tämä on päivitettävä kuvaukseen."

David Rice: Olen samaa mieltä. Yhä useammat ihmiset ymmärtävät, miten tämä toimii. Jos he tietävät, että teknologiaa käytetään tähän tarkoitukseen, he varmasti haluavat dokumentaation olevan ajan tasalla.

Tom Heys: Tämä tietoisuus kasvaa varmasti. Direktiivi koskee eri puolilla EU:ta noin kahtasataaviisikymmentätuhatta yritystä.

Kyse on kymmenistä miljoonista ihmisistä, jotka kuulevat nyt tehtävien luokittelusta, tehtävätasoista ja siitä, mitä nämä asiat tarkoittavat. Tietoisuus lisääntyy. Direktiivi tuo työntekijöille myös uusia oikeuksia, joten se vahvistaa heidän neuvotteluasemaansa.

Ehkä se ei ole aivan oikea sana, mutta ainakin ihmisistä tulee aiempaa parempia omia etujaan ajavia toimijoita, koska heille annetaan siihen tarvittavat oikeudet.

David Rice: Pidetään lyhyt tauko. Miltä kassavirtasi näyttää tällä hetkellä? Jos olet freelancer tai pienyrittäjä, selkeä kuva taloudestasi voi olla ratkaiseva. QuickBooks Online tarjoaa reaaliaikaisia talousnäkymiä, auttaa luomaan ja lähettämään ammattimaisia laskuja ja helpottaa nopeampaa maksujen saamista. Lisäksi se pitää tulot ja menot järjestyksessä yhdessä paikassa, joten tiedät aina, missä yrityksesi talous menee. Lue lisää siitä, miten QuickBooks Online voi auttaa sinua hallitsemaan yritystäsi luottavaisin mielin.

Ohjelmassamme vieraat ovat puhuneet dokumentaation merkityksestä, ja uskon meidän jatkavan dokumentointikäytäntöjen käsittelyä vielä pitkään, sillä tekoälyn yhteydessä asiayhteys on monella tavalla kaikki kaikessa. Monet toimittajat markkinoivat tekoälyä nopeana tienä vaatimustenmukaisuuteen. Jos työntekijöiden edustaja tai työntekijä kysyy, miksi palkkaero on olemassa, vastaus ei kuitenkaan voi olla vain: "Järjestelmä sanoi niin. Järjestelmä merkitsi sen." Se ei todennäköisesti riitä.

Voivatko organisaatiot mielestäsi synnyttää uusia vaatimustenmukaisuusongelmia yrittäessään ratkaista vanhoja ongelmia?

Tom Heys: Se on mahdollista. Ongelmat tulevat ilmi, koska työntekijöiden edustajien rooli on suunniteltu vaikutusvaltaiseksi ja uusista oikeuksista tullaan tiedottamaan paljon.

Kaiken pitäisi tulla voimaan seitsemäs kesäkuuta, mutta toimeenpanossa on paljon hajontaa. Useat maat toteuttavat direktiivin myöhässä, mahdollisesti pääosin tammikuussa 2027. Tästä huolimatta palkka-avoimuusdirektiivistä tiedotetaan paljon. Mitä useammat ihmiset tietävät siitä, sitä enemmän he pyytävät työntekijöiden edustajia saattamaan työnantajat vastuuseen.

Jos yrityksillä ei ole kunnollisia selityksiä sille, miten ne toimivat, asiat tulevat ehdottomasti esiin.

David Rice: Tekoälyn yhteydessä näemme kaikkialla saman kaavan. Organisaatiot haluavat nopeutta, mutta nopeus voi synnyttää uuden riskiluokan. Houkutus on ajatella, että monimutkaisuus pitäisi automatisoida pois. Tässä tilanteessa selitys vaikuttaa kuitenkin olevan tärkeämpi kuin itse vastaus.

Tom Heys: Näin on, sillä direktiivissä on kyse avoimuudesta, mutta ennen kaikkea siitä, miten asioita tehdään. Se ei määrää yhtä tiettyä toimintatapaa eikä sano, että kaikille pitäisi maksaa täsmälleen sama palkka. Erot ovat sallittuja ja odotettuja. Palkoissa tulee aina olemaan eroja, mutta tavoitteena on, että erot ovat objektiivisia.

Niiden on oltava selitettävissä eivätkä ne saa perustua puolueellisiin, subjektiivisiin, epäoikeudenmukaisiin tai laittomiin syihin. Niiden on perustuttava järkeviin ja oikeasuhtaisiin perusteisiin. Jos joku on esimerkiksi toista kokeneempi, se voi olla hyvä syy suurempaan palkkaan. Jos toisella on kolmenkymmenen vuoden kokemus ja toisella viisi, kokemus voi aluksi olla objektiivinen peruste.

Jos tietyn työn huipputaso saavutetaan jo kolmen vuoden jälkeen ja kolmenkymmenen vuoden kokemuksen omaavalle maksetaan silti huomattavasti enemmän, siirrytään ongelma-alueelle. Mahdollisesti objektiivista perustetta ei sovelleta oikeasuhtaisesti.

Nämä vivahteet tulevat ajan myötä näkyviin. Direktiivi valaisee sitä, miten asioita tehdään ja tuo toimintatavat tarkasteluun.

David Rice: Yhdysvalloissa palkitseminen on ollut pitkään yksi organisaatioelämän vähiten avoimista osista. Mitä mielestäsi tapahtuu, kun ihmisillä on yhtäkkiä oikeus kysyä asioita, joihin monien organisaatioiden ei ole koskaan aiemmin tarvinnut vastata?

Tom Heys: Myös tällä puolella Atlanttia on taipumus olla puhumatta rahasta. Toki on maita, joissa ihmiset kysyvät suoraan: "Minä saan tämän verran, paljonko sinä saat?" Monissa paikoissa rahasta puhumista kuitenkin vältellään.

Mitä tapahtuu, kun ihmisille annetaan nämä oikeudet, yrityksille syntyy nämä velvollisuudet ja kaikki toimintatavat tulevat päivänvaloon? Iso-Britannia tarjoaa varoittavan esimerkin. Noin kymmenen tai viisitoista vuotta sitten paikallisviranomaisia ja kuntia vastaan nostettiin paljon kanteita.

Kanteita eivät nostaneet samaa työtä tekevät ihmiset, vaan esimerkiksi pääosin naisvaltaisissa tehtävissä, kuten siivoojina ja hoivaajina, työskentelevät henkilöt, jotka vertasivat itseään pääosin miesvaltaisten tehtävien työntekijöihin. Näitä olivat esimerkiksi kadunlakaisijat ja haudankaivajat.

Miesvaltaisissa tehtävissä oli suuria bonuksia, joista oli käytännössä tullut osa palkkaa. Bonukset eivät kannustaneet lisätuottavuuteen tai parempaan suoritukseen eivätkä palkinneet mistään erityisestä. Ne olivat käytännössä osa lisäpalkkaa, ja niiden määrä oli suuri. Joissakin paikoissa ne olivat moninkertaisia naisten palkkoihin verrattuna.

Asia tuli ilmi sektorin luonteen vuoksi. Julkisella sektorilla sovelletaan tietojen julkisuutta, joten ihmiset saattoivat kysyä eri tehtävien keskipalkkoja. Lisäksi palkoista oli neuvoteltu ammattiliittojen kanssa, joten tiedot olivat saatavilla. Ihmiset tiesivät palkkaeroista ja erilaisista bonuksista.

Alipalkatut halusivat luonnollisesti palkkansa korjatuksi. Kanteita nostettiin suurina ryhmäkanteina, joissa oli joissakin tapauksissa satoja tai tuhansia ihmisiä, ja vaikutus oli valtava.

Birminghamin kaupunginvaltuusto on yksi Ison-Britannian suurimmista työnantajista ja mahdollisesti myös Euroopan suurin paikallisviranomainen. Sen samapalkkaisuuteen liittyvä vastuu oli valtava, mielestäni yli miljardi. Tämä osoittaa, millaisia seurauksia voi syntyä.

Palkkaerot olivat näissä tapauksissa usein suuria, mutta eron ei tarvitse olla suuri, jos työntekijöitä on paljon. Ison-Britannian vähittäiskaupassa on nähty vastaavanlaisia suuria ryhmäkanteita.

Erot olivat pienempiä, mutta kun kyse on kymmenistä tuhansista työntekijöistä, neljänkymmenen tunnin työviikoista ja kuuden vuoden takautuvasta palkasta, pienikin ero kasvaa valtavaksi. Eron ei tarvitse olla kuin kaksi tai kolme puntaa siellä täällä, kun se kerrotaan suurella työntekijämäärällä ja pitkällä ajalla.

Tällaisissa tapauksissa esimerkiksi myymälätyöntekijät vertaavat itseään varastotyöntekijöihin. Tehtävät ovat erilaisia, mutta kun niitä tarkastellaan samanarvoisuuden näkökulmasta eli taidon, ponnistelun, vastuun ja työolojen perusteella, tarkastelu vastaa täsmälleen sitä, miten palkka-avoimuusdirektiivi ohjaa työnantajia arvioimaan tehtäviä.

Erot tulevat näkyviksi, ihmiset nostavat kanteita ja uskon vastaavanlaisten kanteiden leviävän ympäri Eurooppaa. Ison-Britannian järjestelmässä voidaan vaatia kuuden vuoden takautuvia palkkoja. Joissakin EU-maissa ajanjakso on pidempi ja joissakin takautuvaa rajoitusta ei ole lainkaan.

Kolmekymmentä vuotta alipalkattuna ollut henkilö voisi siis saada kolmenkymmenen vuoden takautuvat palkat. Uskon, että seuraavien vuosien aikana tällaisia kanteita nostetaan paljon.

David Rice: Tuntuu siltä, että palkitsemiseen liittyvässä "luottakaa meihin" -kulttuurissa lasku on nyt erääntynyt.

Tom Heys: Niin.

David Rice: Olemme siirtymässä ympäristöön, jossa sanotaan "näyttäkää meille", ja se tulee varmasti olemaan epämukavaa monille organisaatioille, joiden ei ole koskaan tarvinnut ilmaista palkitsemisfilosofiaansa ulkopuolisille selkeällä kielellä. Tätä on kiinnostavaa seurata.

Tom Heys: Ajattelen tätä koulun matematiikan kokeiden kautta. Oikeasta vastauksesta saa pisteitä, mutta työvaiheiden näyttämisestä saa enemmän pisteitä. Juuri työvaiheiden näyttäminen on tässä olennaista.

David Rice: Hyvä tapa ilmaista asia. Vaikuttaa siltä, että monet organisaatiot huomaavat, etteivät ne voi toteuttaa palkka-avoimuutta ennen kuin ne korjaavat tehtäväarkkitehtuurinsa, palkkaluokkansa ja tasojärjestelmänsä.

Onko tämä lainsäädäntö mielestäsi ensisijaisesti vaatimustenmukaisuuden haaste, vai paljastaako se syvempiä, pitkään sivuutettuja organisaatio-ongelmia?

Tom Heys: Mielestäni molempia. Syvemmät ongelmat aiheuttavat samapalkkaisuusriskin, ja palkka-avoimuusdirektiivi nostaa riskin esiin ja tuo kaiken julkiseksi.

Sen seurauksena vaatimustenmukaisuuteen liittyvät ongelmat tulevat näkyviksi. Direktiiviä ei pitäisi ajatella ruutuun laitettavana vaatimustenmukaisuustehtävänä: "Nyt se on tehty, eikä tästä tarvitse enää huolehtia." Kyse on vanhan toimintatavan hylkäämisestä ja uuden normaalin rakentamisesta.

Muutos tulee olemaan erittäin häiritsevä. Kuten sanoit, se nostaa paljon pölyä. Kun pöly laskeutuu, syntyy uusi normaali, normaali 2.0: objektiivisempi ja selkeämpi tapa määrittää palkkoja, mahdollisesti myös rehellisempi. Ei enää vain "Luottakaa meihin, teemme tämän oikein", vaan "Näyttäkää meille".

Kyse ei siis ole pelkästä luottamuksesta, vaan myös asioiden näyttämisestä. Direktiivi aloittaa uuden aikakauden. Se ei ole ruudun rastittamista.

David Rice: Tämä muistuttaa organisaation magneettikuvausta. Se paljastaa pitkään olemassa olleita rakenteita ja epäjohdonmukaisuuksia. Pinnalla ne näyttävät palkitsemisongelmilta, mutta pohjimmiltaan kyse on mielestäni hallinto-ongelmasta.

Tom Heys: Se on järkevä tapa ilmaista asia. Viime kädessä kyse on siitä, kuinka paljon ihmisille maksetaan, mutta ongelmat syntyvät esimerkiksi silloin, kun esihenkilöillä on liikaa harkintavaltaa eikä riittäviä ohjeita siitä, miten asioita pitäisi tehdä.

Jos esihenkilöillä ei ole selkeää tapaa päättää bonuksista tai käyttää tiiminsä palkitsemiseen tarkoitettua budjettia, syntyy selittämättömiä käytäntöjä, jotka vaikuttavat palkkaan ja siten myös samapalkkaisuusriskiin.

David Rice: Mainitsit palkka-avoimuusdirektiivin raportointivelvoitteet. Mitä ongelmia liittyy tekoälyn käyttämiseen jonkin asian ratkaisemiseen?

Tom Heys: Tämä liittyy erityisesti aiemmin mainitsemaani tehtäväluokkien mukaiseen palkkaerojen raportointiin. Työnantajien on selitettävä kaikki tehtäväluokan sisäiset erot, jotka ovat suurempia kuin viisi prosenttia.

Meidän on tarkasteltava hieman matematiikkaa. Eroja voidaan selittää objektiivisilla perusteilla, kuten kokemuksella, suorituskyvyllä tai markkinatekijöillä. Tavoitteena on sanoa: "Tiedämme, että tasolla kymmenen on kahdeksan prosentin ero. Analyysimme osoittaa, että viisi prosenttia voidaan selittää, joten selittämätöntä jää kolme prosenttia." Tehtäväluokan erojen kynnys on viisi prosenttia.

Jos selittämättömät erot ovat yli viisi prosenttia, on tehtävä yhteinen palkka-arviointi eli käytännössä samapalkkaisuusauditointi. Työntekijöiden edustajille avataan kaikki tiedot ja he näkevät, miten kaikki tehdään. Tämä voi viedä huomion pois tuottavasta työstä.

Selitettävän ja selittämättömän eron määrittämiseen käytetään yleensä regressioanalyysiä. Yksinkertaisimmillaan siinä vedetään pistejoukon läpi parhaiten sopiva viiva. Tällainen analyysi on kuitenkin subjektiivista.

Se ei ole kaksi plus kaksi on neljä -tyyppistä matematiikkaa. Vertaisin sitä enemmän maalin sekoittamiseen. Punainen ja vihreä tuottavat ruskeaa, mutta puhummeko metsänvihreästä ja karmiininpunaisesta vai limenvihreästä ja helakanpunaisesta? Kuinka paksu maalikerros on? Käytetäänkö öljyvärejä vai vesivärejä?

Samalla tavalla voidaan ajatella regressioanalyysiä. Kuinka paljon painoa annetaan kullekin muuttujalle? Millainen mallimääritys valitaan? Mitkä muuttujat otetaan mukaan? Päätöspisteitä on paljon, eikä yhtä oikeaa tapaa ole välttämättä olemassa.

On olemassa eriasteista oikeellisuutta ja perusteltavuutta. Kaikki on selitettävä työntekijöiden edustajalle, ja eri mallit voivat toimia kohtuullisesti. Siksi on tehtävä valinta siitä, mitä käytetään ja mitä ei.

Riski syntyy, jos tällainen analyysi annetaan tekoälyn tehtäväksi. Puhumme tässä ennemmin analyyttisestä tai ennakoivasta tekoälystä kuin generatiivisesta tekoälystä. Jos mustalle laatikolle sanotaan: "Haluan tietää korjatun palkkaeroni", se tuottaa vastauksen, jonka jälkeen työntekijöiden edustajille kerrotaan: "Ero on kolme prosenttia, joten kaikki on kunnossa."

He voivat vastata: "Näyttäkää mallinne ja työvaiheenne." Jos musta laatikko on tehnyt analyysin tavalla, jota ei voi kunnolla puolustaa, malli voi olla ylimääritelty tai siinä voi olla liikaa muuttujia. Kaikilla työnantajilla tulee todennäköisesti olemaan ainakin yksi pieni ryhmä tarkasteltavana.

Pienissä ryhmissä regressioanalyysi toimii huonosti, koska tietoa ei ole riittävästi. Pisteitä ei ole tarpeeksi, jotta niiden läpi voitaisiin piirtää selkeä ja luotettava viiva. Jos et ymmärrä tätä etkä näe, mitä tapahtuu, et voi luottaa lopputulokseen tarkastelun kestävänä vastauksena.

Suhtautuisin siis varovasti analyyttisen prosessin automatisointiin. Älä tarkastele vain matematiikan tehtävän lopullista vastausta, vaan varmista, että ymmärrät myös työvaiheet.

David Rice: Vanha "roskaa sisään, roskaa ulos" -ongelma. Jos analyysiin käyttämäsi data on riskialtista, myös lopputulos on riskialtis.

Lisäksi ihmiset tuntevat usein suurempaa varmuutta kuin pitäisi, kun he saavat hienosti viimeistellyn kaavion, suosituksen tai muun vastauksen. Se vaikuttaa auktoritatiiviselta. Jos taustalla olevat oletukset, arviot ja päätökset kuitenkin perustuvat johonkin epätodelliseen, ongelma jää.

Puhun tästä aina näin: konetta ei voi pitää vastuullisena. Se voi nopeuttaa analyysiä, mutta se ei kanna vastuuta puolestasi.

Tom Heys: Koneet tekevät sen, mitä pyydät niiden tekevän, mutta meidän on varmistettava, että pyydämme niitä tekemään oikeita asioita.

David Rice: Juuri niin. Meidän on annettava sille oikea asiayhteys, ei vain ajateltava: "Syötin sille paljon dataa." On kysyttävä: "Oliko mikään siitä merkityksellistä?"

Tom Heys: Mitä dataa sille syötettiin ja mitä se teki datalla? Se on kuin heittäisit koiralle pallon ja se toisi sen takaisin. Kone tuo datan takaisin, mutta et tiedä, toiko se pallon suoraan luoksesi vai kävikö se puiston ulkopuolella, kadulla ja kiersi takaisin.

David Rice: Täsmälleen. Tässä on laajempi opetus, joka ulottuu palkitsemista pidemmälle. Kun tekoäly osallistuu yhä enemmän päätöksiimme, olemmeko siirtymässä aikakauteen, jossa selitettävyys on yhtä tärkeää kuin tehokkuus?

Tom Heys: Uskon niin. Tekoälyn käyttäminen tehokkuuden parantamiseen on hienoa. Olemme kaikki nähneet, kuinka vaikuttavaa se on ja kuinka se voi nopeuttaa päätöksentekoa.

Tärkeintä on käyttää sitä päätöksenteon nopeuttamiseen. Älä ulkoista ajatteluasi sille. Käytä sitä ajattelusi vahvistamiseen.

David Rice: Tämä on yksi tekoälyajan suurimmista johtamisen haasteista.

Olemme vuosien ajan palkinneet nopeammista päätöksistä, prosesseista ja toteutuksesta. On pitänyt liikkua nopeasti ja rikkoa asioita. Nyt siirrymme maailmaan, jossa johtajat joutuvat ehkä selittämään päätöksiä, joihin ovat osittain vaikuttaneet järjestelmät, joita he eivät rakentaneet eivätkä monissa tapauksissa itse kunnolla ymmärrä.

Selitettävyys muuttuu näin teknisestä kysymyksestä johtamisen kyvykseksi.

Tom Heys: Kuten sanoit, kaiken tämän hallinnon merkitys kasvaa varmasti.

David Rice: Tom, tämä on ollut kiehtova keskustelu. Opin sinulta paljon, koska en tiennyt tästä sääntelystä kovin paljon.

Kuulijoillemme oli varmasti hyödyllistä saada tästä hyvä kokonaiskuva. Kiitos, että tulit ohjelmaan.

Tom Heys: Ei kestä. Kiitos kutsusta.

David Rice: Kuulijat, seuratkaa People Managing People -julkaisua kaikilla sosiaalisen median alustoilla, jos haluatte lisää tällaista sisältöä ja tietoa tekoälyä, palkka-avoimuutta ja työelämää koskevan sääntelyn kehityksestä. Voitte myös siirtyä osoitteeseen peoplemanagingpeople.com/subscribe ja tilata uutiskirjeen. Saatte kaiken tämän sisällön suoraan sähköpostiinne.

Ensi kertaan asti: miettikää, miten aiotte selittää asiat.

Ennen kuin lopetamme, tässä vielä yksi vinkki. Järjestyksen ylläpitäminen ympäri vuoden helpottaa veroaikaa huomattavasti. QuickBooks Online auttaa pitämään tulot, menot ja taloustiedot järjestyksessä sekä yksinkertaistaa kirjanpitoa ja raportointia. Olitpa freelancer, yksityinen elinkeinonharjoittaja tai kasvava pienyritys, saat työkalut taloutesi hallintaan vähemmällä manuaalisella työllä. Katso tänään, miten QuickBooks Online voi helpottaa yrityksesi taloushallintoa.