从代码到薪酬：AI 人才的高风险竞赛
快速阅读: 《哈佛法学院公司治理论坛》消息，随着AI技术的发展，公司需调整领导与治理结构。这带来高管薪酬新挑战，包括吸引AI人才的成本增加及现有高管角色扩展后的薪酬公平性问题。董事会也在适应AI监督需求，可能影响董事薪酬。这一变化正显著影响公司的薪酬策略。
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高管薪酬
更多来自：薪酬咨询伙伴公司（薪酬咨询伙伴公司）
瑞安·科卢奇是薪酬咨询伙伴公司的合伙人。本文基于他的CAP备忘录。
随着人工智能（AI）技术持续重塑行业并重新定义企业的运作方式，组织正面临越来越大的压力，需要构建能够适应快速发展的领导和治理架构。作为回应，越来越多的标准普尔500指数公司通过正式的领导角色将人工智能（AI）技术提升到高管级别，而其他公司则将监督责任嵌入现有的高层职能和董事会委员会中。这一不断发展的格局不仅体现了人工智能（AI）技术的战略重要性，也反映了在企业范围内管理其机遇和风险的复杂性。
同时，这些发展引发了关于薪酬的重要议题，从如何吸引专门的AI人才到公司如何认可现有领导者和董事承担的新责任。在接下来的部分中，我们将研究公司当前如何构建人工智能（AI）领导和监督结构，以及这对未来几年的高管和董事会薪酬意味着什么。
**关键薪酬要点**
高影响力高级AI人才招聘通常需要非传统的薪酬包——包括高额签约奖金和定制化归属安排，有时超出常规框架，甚至可能触发董事会层面的审查。
AI责任扩展现有角色——引发公平薪酬、内部公平性以及重新评估基准的问题，因为工作范围发生变化。
**领导职位和监督模式**
尽管人工智能（AI）技术正在迅速成为跨行业的战略重点，但相对较少的标准普尔500指数公司采取了正式任命AI领导职位的步骤。只有8%公开披露了具有直接AI焦点的高级职位，而只有4%进一步设立了明确提及人工智能（AI）的C级头衔。
这些职位——例如首席AI与数据官、数据、分析与AI高级副总裁、AI产品经理等——主要集中在四个行业中：信息技术、金融、医疗保健和工业。这种行业集中度既体现了人工智能（AI）技术的战略重要性，也反映了公司通过职位名称正式化其AI领导的程度。这些领域中专用AI职位的兴起反映了负责任地扩展AI的需求，以及将其深深嵌入核心产品和运营的愿望。
虽然只有少数标准普尔500指数公司拥有正式的AI特定执行头衔，但更大一部分公司披露其他高级领导人负责监督AI计划。具体而言，12%的公司至少有一位未明确标注为AI相关职责的非AI高管承担了AI监督任务。这些角色跨越一系列功能领域，反映了AI战略在组织中的跨职能性质。
下表显示了披露AI监督的公司中角色的分布。不出所料，最常见的职位是首席技术官（46%），凸显了AI计划与整体技术领导的高度关联性。其他常见角色差异很大，强调了AI职责如何融入不同的战略职能。
| 职位名称 | 占比 |
|———————–|——–|
| 首席数字官 | 46% |
| 首席运营官或业务部门负责人 | 12% |
| 首席信息官 | 10% |
| 首席战略官 | 8% |
| 首席创新官 | 7% |
| 首席转型官 | 5% |
| 首席商务官 | 4% |
| 首席客户官 | 3% |
| 首席风险官 | 2% |
| 销售领导职位 | 2% |
以上数据表明，许多公司在没有AI特定头衔的情况下，正在将AI监督整合到现有的领导结构中。这表明，对于一些公司而言，AI被视为核心数字、数据或技术功能的延伸，而非独立领域，至少在战略发展的现阶段是如此。
除了命名特定高管或为反映AI领导力而设职位外，一些公司还披露了更广泛的治理结构来监督其AI计划。虽然这些披露总体上较少见，但它们突显了组织以多种方式将AI监督嵌入公司的方式。
约4%的标准普尔500指数公司披露了董事会层面参与AI监督，责任通常分配给整个董事会。其他公司指出常设委员会的参与，包括审计、提名与治理、技术、风险、薪酬或财务，表明AI治理开始融入现有的董事会监督框架，而不是集中在单一、一致的地方。
除了与董事会相关的治理外，一些公司报告了支持或监督AI活动的跨职能结构。约4%的公司披露使用了跨职能团队或小组，表明一种跨越技术、法律、运营和战略等功能的协作机制。较小的一部分（2%）披露了已建立的AI特定委员会或小组，表明一个更加正式化、专注于指导AI战略、部署及风险管理的集中机构。
这些结构，无论是在董事会层面、跨职能小组内还是通过AI专注机构，都展示了公司组织和操作AI监督的不同且仍在发展的方法。与之前描述的角色导向治理一起，它们指向了一个公司正在试验不同监督模型的格局，这些模型基于其规模、行业和战略优先事项。
**与AI相关领导和监督的薪酬影响**
随着公司扩大其领导和监督结构以应对AI相关的机遇和风险，高管和董事薪酬出现了新的影响。这些趋势正在多个方面展开：
**与AI相关领导和监督的薪酬影响**
首先，招募专门的AI和技术人才，特别是那些拥有高级技术资格或领导AI驱动创新经验的个人，可能带来显著成本。这个人才库大多集中在大型、资源丰富的科技公司或风险投资支持的AI初创公司。因此，吸引这些人通常需要定制的薪酬包，包括高额签约奖金和非标准归属安排。在许多情况下，这些奖金大到足以需要薪酬委员会批准，导致薪酬委员会和董事会层面在AI和更广泛技术领域的战略参与显著增加。
在非执行层面上整合AI人才也带来了薪酬平等考虑。在某些情况下，市场竞争力的AI专家薪酬可能接近甚至超过同一或相邻功能的现有高管。如果处理不当，这种动态可能会造成内部紧张。组织应主动设定期望，准备好沟通这些薪酬决策的理由，并重新审视内部薪酬结构，以确保公平并与战略保持一致。
对于角色扩展到包括AI相关责任的现有高管和员工，公司可能需要在培训和技能提升上进行额外投资。随着这些角色的复杂性演变，组织应评估当前的薪酬结构是否适当反映了责任的变化范围。对标新兴市场数据，虽然仍有限，但将变得越来越重要，以确保薪酬与岗位内容和绩效预期保持一致。
在治理层面，目前对AI的监督最常纳入现有董事会委员会的职权范围，如审计、风险或技术，而不是促使新委员会的成立。展望未来，我们可能会看到专门的技术、风险或网络安全委员会的成立，增加具有AI专业知识的董事招聘，并调整委员会级别的薪酬以承认扩大的监督职责。随着公司继续评估AI在董事会层面的战略和风险相关影响，这些变化可能会逐步展开。
**结论**
随着公司调整其领导和治理结构以满足AI的需求，薪酬正成为一个关键杠杆。招募专门的AI人才通常需要定制的高价值薪酬包，有时超出标准框架，促使薪酬委员会更加深入参与。在内部，这些动态引发了薪酬公平性和绩效对齐的问题，特别是当现有高管承担AI相关责任时，这些责任可能会改变角色复杂性和市场基准。在董事会层面，与AI监督相关的扩大委员会职权最终可能会影响董事薪酬，特别是在职责显著增长的情况下。
尽管许多做法仍在形成中，但不断发展的AI格局已经以可见且重要的方式影响了薪酬策略。
(以上内容均由Ai生成)
