Færre jobber, høyere lønn: KI-kompensasjonsparadokset

David Rice: Sjefen til Kyle Holm vil ikke høre PowerPoint-presentasjonene hans lenger. Administrerende direktør vil heller høre fra Kyles datter. Hun går tredje året på universitetet, driver med vibe-koding og kommer til å stige til stillinger som tidligere tok årevis å nå, fordi hun vet hvordan hun skal utnytte teknologien. I dagens program får du høre en samtale jeg nylig hadde med Kyle Holm fra Sequoia Consulting Group under Transform i Las Vegas.

Kyle har vært kompensasjonsrådgiver i 25 år, og han ser noe endre seg som de fleste ennå ikke er klare for. Det mellomste laget i lønnsutviklingen forsvinner. I etablerte selskaper bruker ansatte på mellomnivå KI for å bli bedre. I KI-baserte selskaper finnes det ikke noe mellomnivå. Det er seniorer og juniorer.

Det er alt. Og disse ledelseshierarkiene kommer til å bryte sammen raskere enn noen forventer, fordi administrerende direktører ikke lenger kommer til å la ideer filtreres gjennom flere ledelseslag. Produktteam merker allerede dette. Produktfolk som vet hvordan de skal bruke KI, tjener mer, men produktteamene blir samlet sett mindre.

Så de totale utgiftene til produktarbeid går sannsynligvis ned, selv om den individuelle kompensasjonen går opp. Det er en merkelig dynamikk der de som finner ut av det, får bedre betalt, men det blir færre av dem. Og de KI-ferdighetene alle betaler ekstra for? De er egentlig ikke en egen ting. Det er bare noen få som faktisk bygger store språkmodeller.

For alle andre er utvikling av KI-ferdigheter bare et ansvar vi har nå. Det er ikke et valg. Hvis du ikke har ferdigheter på dette området, kommer du sannsynligvis ikke til å fortsette med det du gjør. Vi går fra en rollebasert økonomi til en ferdighetsbasert. Det handler mindre om å krysse av i bokser og vise kvalifikasjoner, og mer om hvorvidt du kan utnytte denne teknologien til å skape verdi.

I dag skal vi derfor snakke om hvorfor laget med mellomledere forsvinner i KI-baserte selskaper og sannsynligvis også kommer til å forsvinne for alle andre; hvorfor kompensasjon er mer kunst enn vitenskap, og hvorfor det må endres; ferdighetsbasert kontra kvalifikasjonsbasert lønn i KI-æraen; og hvorfor kompensasjonsmål bør være mål på en reise, ikke en destinasjon.

Jeg er David Rice. Dette er People Managing People. Og hvis du har tenkt på karrieren din som en jevn progresjon gjennom ulike ledelseslag, kan denne samtalen endre hvordan du planlegger de neste årene.

Da er jeg her med Kyle Holm fra Sequoia. Kyle, velkommen.

Kyle Holm: Takk. Takk for at jeg fikk komme.

David Rice: Absolutt. Når det gjelder Transform og når vi snakker om kompensasjon, hva er det du er opptatt av for tiden?

Kyle Holm: Jeg tror det viktigste jeg tenker på, er at KI påvirker kompensasjon på mange forskjellige måter. Når man tenker på KI-baserte selskaper og hvor mye de betaler folk, og på KI i eksisterende, etablerte selskaper og hva det gjør med eksisterende roller, hvordan det endrer produkt- og ingeniørteam, ja, da er det mye som skjer med kompensasjon.

David Rice: Jeg tror mange kanskje tenker på kompensasjon som at folk får ekstra godt betalt for KI-ferdigheter, ikke sant? Men jeg er nysgjerrig på det du sier. Hva er noen av de mer bekymringsfulle eller kanskje spennende tingene som skjer rundt lønn eller kompensasjon innen KI?

Kyle Holm: Ja. Du nevnte at de betaler ekstra for KI-ferdigheter. Men realiteten er at det bare er noen få som faktisk er KI-utviklere og lager de store språkmodellene. Det er ... ikke sant? Det er ikke ... Utvikling av KI-ferdigheter er på en måte et ansvar som jeg tror vi alle har.

Og derfor er det egentlig ikke nødvendigvis et valg. Du må gjøre det. Ellers har du sannsynligvis ikke en jobb. Hvis du ikke har ferdigheter på dette området, hvis du ikke vet hvordan du kan gjøre deg selv bedre ved hjelp av det, kommer du sannsynligvis ikke til å kunne fortsette å gjøre det du gjør. Jeg er gammel nok til å huske at kompensasjonsundersøkelser pleide å komme i permer.

De gikk fra permer til internett og datamaskiner. Men hvis jeg hadde sagt: «Jeg jobber bare med permer», hadde jeg ikke holdt på med dette lenger.

David Rice: Fortell meg litt, for det endrer hvordan vi modellerer ting operasjonelt. Det endrer ganske enkelt måten vi tenker på når vi skal håndtere HR og drift.

Så hva er noen av tingene som skjer rundt selve kompensasjonsmodelleringen?

Kyle Holm: Det er flere ulike sider ved kompensasjonsmodellering. Du har lønnsøkningen, og det er ganske grunnleggende: hvor mye skal du øke lønnen, og hvilke justeringer ser du etter?

Så har du bemanningsplanen, som tar hensyn til kompensasjonsmodellering, fordi hver person du ansetter, har et forventet spenn for kontantlønn og egenkapital. Jeg tror det er der KI har størst innvirkning. Selskaper går på en måte i to retninger.

Den ene er at det finnes et tillegg, som du sa, for folk som er dyktige innen KI, så vi må betale mer enn vi kanskje trodde. Men så er det også slik at vi har folk internt som har brukt KI på en måte som gjør at vi ikke trenger å ansette til den rollen. Da får du denne litt merkelige situasjonen der produktfolk som vet hvordan de kan bruke KI til å gjøre arbeidet bedre, kommer til å få høyere lønn, mens produktteamene samlet sett sannsynligvis blir mindre.

Så hvor mye vi bruker på produktarbeid totalt, går sannsynligvis ned, men de som finner ut av det, kommer til å tjene mer.

David Rice: Det er interessant, for vi er på en HR-konferanse, og når vi snakker om KI og HR, tror jeg mange tenker på ting som medarbeideroppfølging, rekruttering eller kanskje automatisering av ansattes spørsmål, som ting i personalhåndboken.

Mange tenker egentlig ikke på hvordan de skal håndtere kompensasjon. Det er i hvert fall mitt inntrykk. Stemmer det?

Kyle Holm: Nei, ikke for oss. Det er det vi jobber med. Vi hjelper selskaper med å sette investeringene i mennesker ut i praksis og få mest mulig ut av dem, og en stor del av dette handler om hvor KI kan finne effektiviseringer. For til syvende og sist ønsker personal- og økonomiteamene bare å være mer strategiske.

Det finnes mange områder innen levering, utforming og referansesammenligning av kompensasjon der KI virkelig kan hjelpe og strømlinjeforme ting. Det litt utrolige med kompensasjon er at selv den første programvarebølgen vi har levd med de siste 20 årene, egentlig ikke påvirket kompensasjon på noen meningsfull måte.

Det finnes riktignok noen arbeidsflytprogrammer som har kommet til her og der, men de drives fortsatt av de samme personene, og de er ikke egentlig integrert i de samlede utgiftene. Det er nettopp der muligheten med KI ligger: å samle ting på en meningsfull måte og bli langt mer strategisk med hensyn til avkastningen på kompensasjonsutgiftene.

David Rice: Noe jeg har lagt merke til, særlig blant HR-folk, er en tendens til enten ikke å stole på resultatene eller å stille spørsmål ved alle dataene de legger inn. Hvordan rådgir dere kundene om det de gjør med programvaren?

Kyle Holm: Som kompensasjonsrådgivere og fagfolk innen kompensasjon sier folk alltid at det finnes en kunst og en vitenskap.

Og det gjør det, ikke sant? Det er ikke som en aksjekurs. Hva et menneske får betalt for en rolle, påvirkes av alle mulige faktorer. Dessverre har vi også vært i en tid der data faktisk har vært vanskeligere å finne, fordi man må betale for dem, eller fordi de ikke er riktig samlet inn.

Jeg tror derfor mange kompensasjonsfagfolk og rådgivere har gått altfor langt i retning av «det er mer kunst enn vitenskap», uten å si: «Nei, landskapet har endret seg. La oss finne ut hvor dataene er og hente dem ut, slik at vi kan få mer vitenskap og mindre kunst.»

Det er vi veldig opptatt av. Vi er agnostiske når det gjelder datakilder, men vi vil ikke fortelle kundene våre at dette faktisk er mer kunst. Vi vil si: «Det er vanskeligere, men vi skal finne vitenskapen», fordi de i praksis bruker så mye tid på å ikke tro på et tall eller gå fram og tilbake, at de egentlig unngår å ta beslutningene de må ta.

Og det går rett og slett for sakte.

David Rice: Hva er noe du tror kommer til å skje om seks måneder til et år, som mange kanskje ikke tenker på, men som du ville advart dem om?

Kyle Holm: I store, etablerte selskaper bruker laget midt i medarbeiderbasen KI for å bli bedre. I KI-baserte selskaper er det seniorer og juniorer. Det finnes ikke noe erfaringsnivå midt imellom. Datteren min går tredje året på universitetet, og hun er her på Transform.

Når jeg tenker på hva sjefen min vil høre om, handler det sannsynligvis ikke om det jeg holder på med, men mer om hva datteren min gjør med KI. Hun driver med vibe-koding og gjør alle disse tingene. Det jeg tror kommer til å skje før eller siden, er at disse ledelses- og organisasjonshierarkiene ganske enkelt forsvinner på en måte som jeg ikke tror folk nødvendigvis er klare for.

Hvis jeg er administrerende direktør i et selskap, vil jeg høre hva Tessa sier, ikke Kyles PowerPoint-presentasjoner. Jeg kommer ikke til å la henne gå gjennom flere ledelseslag for å nå fram til meg med ideene sine. Det er den omveltningen jeg tror folk er bekymret for, og jeg tror ikke det nødvendigvis blir en dårlig ting.

Jeg tror bare det kommer til å skje mye raskere, fordi det sannsynligvis er unge mennesker mer enn folk senere i karrieren som bruker denne teknologien til å skape verdi. De kommer ganske enkelt til å stige og finne seg selv i stillinger som det tidligere tok årevis å nå, fordi de lærer å utnytte teknologien og mulighetene.

David Rice: Det er interessant at du nevnte de to nivåene. Når jeg tenker på kompensasjon, ville man normalt hatt det mellomste laget og en jevn lønnsutvikling gjennom denne reisen. Hvordan ser det ut når det bare finnes ... Går man fra å tjene 80 000 til 200 000, eller hva?

Kyle Holm: Ja, jeg tror vi kommer til å se noe slikt. Det som skjer nå, handler mindre om en rolle eller utdanningen din, fordi det du lærer på universitetet, på en måte er utdatert når du kommer ut. Du lærer hvordan du skal jobbe hardt. Det du lærer, har stor verdi, men det vi går inn i nå, er i mye større grad en ferdighetsbasert økonomi.

Det handler ikke om hierarkiet du beskrev, der jeg krysser av i bokser og viser ferdigheter, og sier: «Nå får jeg en kvalifikasjon.» Hvis kvalifikasjonen min og evnen min til å skape verdi kan utnyttes gjennom hvordan jeg bruker denne teknologien, blir jeg betalt ut fra verdien jeg skaper, og ikke ut fra et eller annet ansiennitetsbasert system. Kanskje jeg hadde en dårlig leder en stund, eller alle disse andre tingene som gjør at man bare på en måte kommer fram til at folk enten er i stand til å gjøre det, eller ikke.

David Rice: Det siste spørsmålet mitt er: Hvis noen har kompensasjonsmål for de neste to–tre årene og ønsker å nå bestemte milepæler, hva er rådet ditt for hvordan de bør tenke på det? Det endrer seg jo, og kanskje må forventningene endres med det.

Kyle Holm: Jeg har vært kompensasjonsrådgiver i 25 år, og jeg tror faktisk ikke at det å sette kompensasjonsmål er den beste måten å gå fram på. Da setter du egentlig et destinasjonsmål i stedet for et reisemål. Du får betalt ut fra ferdighetene dine og hvor stor risiko du er villig til å ta.

Er du villig til å lære nye ferdigheter, og er du villig til å ta risiko? Hvis noen har et kompensasjonsmål, ville jeg derfor brutt det ned slik: «Hvis du har et veldig stort mål, må du ta større risiko, og det kommer sannsynligvis til å ... Hvis du har et mindre mål, kan du kanskje ta små steg på veien dit.»

Jeg tror virkelig at det handler om ferdighetene du tilegner deg, relasjonene du bygger, og at dette igjen gir deg muligheter som fører deg til kompensasjonsmålet.

David Rice: Jeg er enig. Jeg tenkte på dette her om dagen mens noen av øktene pågikk, og jeg tenkte at vi definitivt går inn i en tid som er skapt for risikotakere.

Kyle Holm: Ja, nettopp. Det har alltid vært slik. Det som er interessant, er at det i tidligere perioder – og jeg er gammel nok til å ha vært gjennom dotcom-boomen og alt det der – var risikotakerne som gjorde det, men det var veldig vanskelig å komme i en posisjon der man kunne ta risiko.

David Rice: Ja, nettopp.

Kyle Holm: Det var mange porter og mye portvokting for å komme inn i den posisjonen. Nå er det mye mer åpent. Hvem som helst kan egentlig gjøre det. Det er mye mer åpent nå. Derfor er det så spennende med disse KI-baserte selskapene med 20-åringer som sover på kontoret. Det er kult.

David Rice: Det er en interessant tid. En interessant tid å være ung og prøve ut ting.

Kyle Holm: Det er veldig kult.

David Rice: Jeg er litt misunnelig på noen måter.

Kyle Holm: Jeg er veldig misunnelig.

David Rice: Kanskje det bare er ungdommen, eller kanskje det er risikoen. Jeg vet ikke. Veldig misunnelig. Kyle, det var hyggelig å ha deg med. Jeg likte virkelig samtalen.

Kyle Holm: Takk for tiden.

David Rice: Lyttere, ta sjansene. Det kommer til å lønne seg.

Kyle Holm: Ja.