🚩У нас на сайте вышла новая статья «Грейды будущего: как модели ИИ помогают оптимизировать фонд оплаты труда», где Алексанадра Таячкова, директор проектов практики «Вознаграждение и мотивация персонала», рассказывает, как мы используем самые современные технологии в грейдировании должностей.

⚡️Делимся ключевыми идеями:

1️⃣Сейчас наиболее популярный метод грейдирования - это балльно-факторный метод на основании факторов оценки должностей. Его особенность, в том, что есть универсальные веса факторов или таблицы, по которым определяется грейд.

2️⃣Существует альтернативный подход – компонентный метод. Он заключается в том, что веса факторов (степень влияния каждого фактора) определяется с помощью факторного анализа (регрессионной модели). Суть подхода - выявить, какие факторы объясняют уровень оплаты должностей на рынке труда.

3️⃣Исторически, несмотря на более высокую объективность, компонентный подход не получил распространения в виду сложного математического расчета, но современные методы анализа позволяют использовать именно его.

4️⃣Мы в ЭКОПСИ уже много лет используем методологию грейдирования в основе которой компонентный подход: SCALE+. С помощью современных расчетных моделей, мы определяем факторы и их веса, которые действительно объясняют, как рыночный уровень оплаты труда, так и сложившийся в компании.

5️⃣В методологии SCALE+ используются самые современные подходы: ML модели (модели класса ИИ).

ЧИТАТЬ СТАТЬЮ