Anwendung von KI für dynamische Gehaltsbestimmung und Trendprognose

KI für Gehaltsfestlegung: von manuell zu datengetrieben

Die Art und Weise, wie Organisationen Gehälter festlegen, steht vor einer radikalen Veränderung. Während HR-Professionals jahrelang auf jährliche Benchmarks, Spreadsheets und manuelle Analysen angewiesen waren, ermöglicht künstliche Intelligenz nun Echtzeit-Einblicke in den Marktwert von Mitarbeitern. Und noch wichtiger: was sie morgen wert sein werden.

Bis 2028 erwarten 86% der Arbeitgeber, KI-bezogene Tools in ihren HR- und Gehaltsprozessen einzusetzen. Das ist keine Zukunftsmusik mehr, sondern eine Entwicklung, die bereits jetzt Auswirkungen darauf hat, wie Organisationen Talente anziehen, halten und belohnen.

Warum statische Gehaltsstrukturen nicht mehr funktionieren

Der traditionelle Ansatz des Gehaltsmanagements hat ein grundlegendes Problem: er ist zu langsam für den heutigen Arbeitsmarkt. Organisationen arbeiten oft mit Gehaltstabellen, die jährlich auf Basis von Benchmarks angepasst werden, die bereits veraltet sind, wenn sie angewendet werden.

Währenddessen verändert sich der Arbeitsmarkt kontinuierlich. Neue Technologien schaffen Nachfrage nach spezifischen Fähigkeiten, wirtschaftliche Entwicklungen verschieben die Verhältnisse zwischen Sektoren, und der War for Talent sorgt dafür, dass Gehälter in manchen Funktionen schneller steigen als in anderen. Ein Data Scientist, der letztes Jahr marktkonform bezahlt wurde, kann dieses Jahr plötzlich 15% unter dem Markt liegen, ohne dass HR dies bemerkt.

Dies führt zu konkreten Problemen. Mitarbeiter, die entdecken, dass sie unter dem Markt bezahlt werden, sind schneller geneigt zu kündigen. Es kostet Organisationen durchschnittlich 6 bis 9 Monatsgehälter, einen Mitarbeiter zu ersetzen. Und gerade die wertvollsten Mitarbeiter, diejenigen, die aktiv von Recruitern angesprochen werden, sind am anfälligsten.

Wie KI die Gehaltsfestlegung grundlegend verändert

Künstliche Intelligenz bringt zwei entscheidende Möglichkeiten ins Gehaltsmanagement: Echtzeit-Markteinblicke und prädiktive Analysen. Wo traditionelle Methoden rückwärts schauen, schaut KI voraus.

KI-Systeme analysieren kontinuierlich Tausende von Datenpunkten aus Stellenanzeigen, Gehaltsstudien, Arbeitsmarktdaten und internen HR-Systemen. Sie identifizieren, welche Funktionen unter dem Marktdurchschnitt bezahlt werden, bevor dies zu Kündigungen führt. Sie prognostizieren, welche Fähigkeiten knapper und damit teurer werden. Und sie signalisieren, welche Mitarbeiter ein erhöhtes Kündigungsrisiko haben, basierend auf ihrer Gehaltsposition im Vergleich zum Markt.

Dies geschieht nicht mit einfachen Vergleichen, sondern mit Machine Learning-Algorithmen, die Muster erkennen, die für Menschen unsichtbar bleiben. Ein KI-System kann beispielsweise erkennen, dass Data Engineers mit spezifischen Cloud-Zertifizierungen in den letzten drei Monaten 12% schneller im Gehalt gestiegen sind als Data Engineers ohne diese Zertifizierungen. Oder dass Marketing Manager in Scale-ups 8% mehr verdienen als ihre Kollegen in Corporate-Organisationen, aber nur in der Randstad.

Von reaktivem zu proaktivem Vergütungsmanagement

Die wahre Stärke von KI in der Gehaltsfestlegung liegt nicht in der Automatisierung bestehender Prozesse, sondern in der Ermöglichung neuer Formen des Vergütungsmanagements. Organisationen können von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz wechseln.

Anstatt zu warten, bis ein Mitarbeiter mit einem Gegenangebot kommt oder kündigt, können HR-Professionals nun vorausschauend handeln. KI-Systeme identifizieren, welche Mitarbeiter in Funktionen arbeiten, in denen die Marktgehälter am schnellsten steigen. Sie prognostizieren, welche Teams das höchste Kündigungsrisiko haben, basierend auf der Gehaltspositionierung. Und sie berechnen, was es kostet, proaktiv nachzusteuern versus reaktiv nach einem Gegenangebot zu erhöhen.

Dies ermöglicht andere Gespräche. Ein HR-Director kann zum CFO mit konkreten Daten gehen: „Wenn wir jetzt €45.000 in gezielte Gehaltserhöhungen für diese zwanzig kritischen Funktionen investieren, verhindern wir voraussichtlich sechs Kündigungen, die uns sonst €380.000 an Ersatzkosten verursachen würden.“ Das ist ein grundlegend anderes Gespräch als „wir müssen unsere Gehälter erhöhen, weil Leute kündigen.“

Pay Equity: von Compliance zu Strategie

Eine der wertvollsten Anwendungen von KI in der Gehaltsfestlegung ist die Gewährleistung gleicher Bezahlung. Organisationen haben gesetzliche Verpflichtungen zur Sicherstellung gleicher Bezahlung, aber traditionelle Analysen sind zeitaufwändig und oft unvollständig.

KI-Systeme können innerhalb von Sekunden Tausende von Gehaltsvergleichen durchführen, korrigiert um relevante Faktoren wie Erfahrung, Ausbildung, Standort und Funktionsebene. Sie identifizieren nicht nur, wo ungleiche Bezahlung existiert, sondern auch warum. Gibt es ein Muster, dass Frauen systematisch niedriger einsteigen? Werden bestimmte Abteilungen strukturell anders bezahlt? Schaffen Beförderungsprozesse unbeabsichtigte Lohnlücken?

Noch wichtiger: KI kann vorhersagen, wo Probleme mit gleicher Bezahlung entstehen werden. Wenn eine Organisation beispielsweise mehr Männer als Frauen in Senior-Funktionen befördert, und diese Beförderungen mit größeren Gehaltssprüngen einhergehen als laterale Bewegungen, dann prognostiziert das System, dass die Lohnlücke zwischen Männern und Frauen zunehmen wird, noch bevor dies in den Zahlen messbar ist.

Welche Berufe werden am stärksten beeinflusst?

Die Auswirkungen von KI auf die Gehaltsfestlegung unterscheiden sich stark nach Funktion und Sektor. Berufe mit transparenten Arbeitsmärkten und klaren Kompetenzen erleben die größten Veränderungen. Denken Sie an IT-Funktionen, wo Angebot und Nachfrage schnell fluktuieren und spezifische technische Fähigkeiten direkt messbaren Marktwert haben.

Auch Funktionen in Sektoren mit Knappheit, wie Gesundheitswesen, Bildung und Technik, werden stark beeinflusst. KI-Systeme können hier präzise vorhersagen, welche Spezialisierungen am knappsten werden und wo also die größten Gehaltssteigerungen zu erwarten sind. Eine Pflegekraft mit Intensivpflege-Erfahrung hat einen anderen Marktwert als eine Pflegekraft ohne diese Spezialisierung, und dieser Wert ändert sich abhängig von gesellschaftlichen Entwicklungen.

Aber auch HR-Professionals selbst werden beeinflusst. Die Gehaltsadministration transformiert sich von einer ausführenden zu einer strategischen Funktion. Wo HR-Mitarbeiter früher hauptsächlich Gehälter eingaben und Benchmarks konsultierten, werden sie nun Datenanalysten, die KI-Erkenntnisse in strategische Entscheidungen übersetzen. Die Frage verschiebt sich von „was zahlen wir jetzt?“ zu „was müssen wir zahlen, um unsere strategischen Ziele zu erreichen?“

Implementierung: wo beginnen Sie?

Der Umstieg auf KI-gesteuerte Gehaltsfestlegung muss nicht überwältigend sein. Erfolgreiche Organisationen beginnen klein und skalieren basierend auf Ergebnissen.

Starten Sie mit einem spezifischen Problem. Vielleicht ist es hohe Fluktuation in einer kritischen Funktionsgruppe oder Unklarheit über marktkonforme Gehälter für neue Funktionen. Wählen Sie ein Problem, für das Sie jetzt manuell viel Zeit aufwenden oder über das Sie wenig verlässliche Daten haben.

Sorgen Sie anschließend dafür, dass Ihre Daten in Ordnung sind. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie analysieren. Das bedeutet: konsistente Funktionsbezeichnungen, aktuelle Funktionsprofile und vollständige Gehaltsdaten inklusive variabler Komponenten und Nebenleistungen. Viele Organisationen unterschätzen diesen Schritt, aber er ist entscheidend für verlässliche Analysen.

Beginnen Sie dann mit externem Benchmarking. Vergleichen Sie Ihre Gehaltsstruktur mit Echtzeit-Marktdaten für vergleichbare Funktionen. Dies gibt sofort Einblick, wo Sie wettbewerbsfähig sind und wo nicht. KI-Tools können diesen Prozess automatisieren und kontinuierlich aktualisieren, anstatt der jährlichen Übung, die es jetzt oft ist.

Jenseits des Hypes: realistische Erwartungen

KI für Gehaltsfestlegung ist leistungsstark, aber kein Wundermittel. Die Technologie prognostiziert Trends basierend auf historischen Daten und aktuellen Mustern. Unerwartete Entwicklungen, wie plötzliche wirtschaftliche Schocks oder disruptive Technologien, können Prognosen weniger zuverlässig machen.

Zudem bleibt menschliche Beurteilung essenziell. KI kann vorhersagen, dass ein Mitarbeiter ein erhöhtes Kündigungsrisiko hat, aber nur ein Manager weiß, ob dieser Mitarbeiter tatsächlich unzufrieden ist oder gerade sehr engagiert. KI kann berechnen, was marktkonform ist, aber strategische Entscheidungen darüber, wo Sie über oder unter dem Markt liegen wollen, bleiben menschliche Entscheidungen.

Die besten Ergebnisse entstehen, wenn Organisationen KI als Unterstützung bei der Entscheidungsfindung sehen, nicht als Entscheidungsfindung selbst. HR-Professionals nutzen KI-Erkenntnisse, um bessere Fragen zu stellen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ersetzen aber ihre eigene Expertise und Kontextkenntnis nicht durch Algorithmen.

Der strategische Wert für Ihre Organisation

Organisationen, die KI für die Gehaltsfestlegung einsetzen, erzielen messbare Ergebnisse. Sie senken ihre Rekrutierungskosten, weil sie seltener für Funktionen rekrutieren müssen, bei denen Menschen wegen des Gehalts kündigen. Sie erhöhen die Retention in kritischen Funktionen durch proaktives Nachsteuern. Und sie treffen bessere Budgetentscheidungen, weil sie wissen, wo Investitionen in Gehälter die meiste Wirkung haben.

Aber der größte Wert ist strategisch. Mit KI-gesteuerter Gehaltsfestlegung wird Vergütung zu einem Instrument für Talentstrategie anstatt zu einem Kostenposten, der kontrolliert werden muss. Sie können bewusst wählen, wo Sie den Markt führen wollen und wo Sie folgen können. Sie können vorhersagen, was Ihre Talentstrategie kosten wird, bevor Sie Commitments eingehen. Und Sie können Vergütungspolitik auf Unternehmensziele abstimmen.

Für Deepler-Kunden bedeutet dies, dass die Integration von Gehaltsdaten mit anderen HR-Daten, wie Engagement-Scores und Leistungsindikatoren, noch wertvoller wird. Ein Mitarbeiter, der bei Engagement und Leistung hoch punktet, aber unter dem Markt bezahlt wird, ist ein klares Retentionsrisiko, das proaktives Handeln erfordert. Diese Kombination von Erkenntnissen macht den Unterschied zwischen reaktiver HR-Politik und strategischem Talentmanagement.

Ihr erster Schritt in Richtung datengetriebene Vergütung

Der Arbeitsmarkt wartet nicht, bis Sie bereit sind. Jeden Monat, in dem Sie Gehälter auf Basis veralteter Benchmarks festlegen, riskieren Sie, dass wertvolle Mitarbeiter entdecken, dass sie anderswo mehr verdienen können. Jedes Quartal, in dem Sie nicht vorausschauen, welche Fähigkeiten knapper werden, verpassen Sie die Chance, proaktiv nachzusteuern.

Beginnen Sie diesen Monat mit einer konkreten Aktion: analysieren Sie für Ihre drei kritischsten Funktionen, was der aktuelle Marktwert ist und wie dieser sich in den letzten sechs Monaten entwickelt hat. Diese Analyse gibt Ihnen sofort Einblick, wo Sie verwundbar sind, und bildet die Basis für einen datengetriebenen Ansatz der Vergütung, der über jährliche Inflationskorrekturen hinausgeht.