TREND

Payroll: quando la tecnologia rende efficienti i processi ed evita gli errori



Indirizzo copiato

Più della metà delle aziende ha subito sanzioni per non conformità delle buste paga negli ultimi 5 anni. Adottare tecnologie avanzate, come l’AI, annulla costosi disguidi, semplifica la gestione delle procedure e mitiga i danni di reputation

Pubblicato il 24 mag 2024

Luca Valerio

Client Leader Italia di Alight



AI Questions Icon
Chiedi all'AI
Riassumi questo articolo
Approfondisci con altre fonti
Payroll




La gestione del payroll è un tema delicato per le aziende: l’aspettativa di tutti è che venga svolta correttamente e quando questo non avviene si generano situazioni complesse in termini di reputazione.

Si potrebbe pensare che il verificarsi di anomalie colpisca un numero esiguo di realtà, ma non è così. Secondo il recente Company Payroll Complexity Report 2024 pubblicato da Alight, più della metà delle aziende (53%) è stata sanzionata per mancate conformità nella gestione del payroll negli ultimi 5 anni. Queste irregolarità includono il mancato pagamento dei salari minimi previsti dalla legge, con un impatto sulla vita dei dipendenti che non tarda a farsi sentire: non si tratta solamente di non mettere, in casi estremi, le persone nelle condizioni di procedere con i loro pagamenti mensili (bollette, mutui, ecc…), ma anche di avere ripercussioni in termini di produttività complessiva, morale e benessere.

Per questo motivo è importante che le organizzazioni di tutte le dimensioni si occupino di rivedere i processi retributivi, cogliendo le opportunità di gestione che offrono le tecnologie di nuove generazione.

Perché le aziende incorrono in sanzioni legate al payroll

Principalmente le sanzioni sono imputate a errori nel calcolo delle retribuzioni dei dipendenti. Diverse le sono le tipologie: si va dai pagamenti in eccesso o in difetto a quelli retroattivi errati, passando per la mancata erogazione del primo stipendio per i nuovi assunti, alla detrazione di un importo errato per i benefit o altre ritenute salariali e ai pagamenti impropri ai dipendenti in congedo di invalidità o di altro tipo.

Un’altra svista comune riguarda l’errata classificazione dei dipendenti e degli operatori, che può ledere diritti e tutele fondamentali come il salario minimo e gli straordinari.

Secondo Alight, questo rientra nei dieci errori più comuni nel processo di elaborazione del payroll, che annovera anche la mancata dichiarazione di tutti i compensi tassabili.

Ma qual è la causa di questi errori?

In gran parte ciò è dovuto a competenze insufficienti e a un numero inadeguato di persone dedicate alla gestione dei payroll: in molti casi c’è una sola risorsa che segue l’intero processo, cosa che genera ritardi e blocchi nel momento in cui si dovesse assentare. Per questo un’organizzazione dovrebbe cercare di impiegare più persone esperte in grado di occuparsi delle buste paga e che abbiano competenze sulle procedure e sui protocolli di conformità, comprese le normative fiscali regionali e i requisiti legali, molti dei quali vengono aggiornati regolarmente. Laddove questo non sia possibile la tecnologia e un supporto esterno diventano fondamentali. Anche perché, qualunque sia l’errore commesso da un’azienda, correggere le inesattezze può essere un processo lungo e costoso. Inoltre, si tratta di situazioni che hanno anche implicazioni fiscali.

Usare l’AI per gestire in modo efficace i payroll

Per ridurre al minimo gli errori e le perdite finanziarie, le aziende dovrebbero adottare le giuste tecnologie per l’elaborazione del payroll. L’automazione e l’intelligenza artificiale possono ridurre la quantità di interventi manuali necessari, diminuendo gli errori umani e i rischi di non conformità. In generale, un’unica piattaforma che integra le soluzioni di payroll, benefit e servizi digitali può contribuire a semplificare le operazioni e a migliorare i carichi di lavoro delle risorse umane, il benessere del personale e l’accuratezza delle retribuzioni.

Tuttavia, come sottolinea il Company Payroll Complexity Report, oltre la metà dei professionisti e degli stakeholder (51%) che si occupano di payroll continua a utilizzare fogli di calcolo per elaborare le retribuzioni, mentre circa due su cinque (19%) utilizzano ancora processi manuali o cartacei.

Inoltre, al momento solo l’8% prevede di implementare l’AI nell’elaborazione dei pagamenti nei prossimi 4 anni. Il 47% degli intervistati ha, infatti, dichiarato di non essere abbastanza informato sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale.

Queste piattaforme aiutano le aziende a supervisionare, gestire e rivedere le retribuzioni a livello locale, regionale e globale, il tutto in un’unica finestra per un maggiore allineamento e precisione.

I datori di lavoro possono integrare i loro software di Human Capital Management (HCM) per ottenere informazioni in tempo reale e accuratezza del payroll, sfruttando al contempo i dati e le analisi per ricevere informazioni in base agli obiettivi strategici aziendali. Inoltre, le piattaforme offrono ai dipendenti un’esperienza intuitiva per accedere facilmente alle buste paga, ai documenti aziendali e all’assistenza, consentendo di individuare e segnalare eventuali errori prima che si aggravino, garantendo un’employee experience ottimale.

Infine, una corretta gestione del payroll non solo può modificare il rischio riguardo la reputazione legale dell’azienda, ma migliorare anche l’impegno dei dipendenti: un team soddisfatto, energico e adeguatamente retribuito diventa naturalmente più produttivo.

People&Change

Tutti
Produttività e AI
AI IN AZIENDA
AI E LAVORO
SCENARI
FORMAZIONE
CULTURA AZIENDALE
COMPETENZE
AI in azienda
Carriera
AI leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Leggi l'articolo Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
lo studio
Produttività e AI: il vantaggio cresce ai vertici, meno tra i dipendenti
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
policy
Shadow AI in azienda: come governare rischi, dati e sicurezza
Leggi l'articolo AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
collaborazione uomo-ai
AI e lavoro: i rischi di adottarla senza riprogettare i processi
Leggi l'articolo Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
la sentenza
Diritto a un call center umano: banco di prova per il futuro con l’AI
Leggi l'articolo Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
scenari
Shadow AI, vietarla non basta: il problema sono i processi aziendali
Leggi l'articolo Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
scenari
Longevità e lavoro: come riprogettare la propria carriera
Leggi l'articolo People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
lavoro e SOCIETÀ
People Pleaser sul lavoro: perché è difficile dire di no
Leggi l'articolo Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
imprese e formazione
Master MIA a Cremona, il modello ibrido per portare l’AI in azienda
Leggi l'articolo Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
competenze e lavoro
Skills contro job title: le competenze trasformano i team nell’era dell’AI
Leggi l'articolo Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
uso non approvato dell’AI
Shadow AI in azienda: rischi, controlli e strumenti di governance
Leggi l'articolo L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
risorse umane
L’AI accelera la conoscenza, non l’esperienza: il nuovo compito delle HR
Leggi l'articolo Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
la guida
Gestione del cambiamento nell’AI: strategie per un’adozione efficace
Leggi l'articolo Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
leader aumentato
Team ibridi, le regole per coordinare persone e agenti IA
Leggi l'articolo Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
scenari
Dimissioni e carriera: quando e come decidere di lasciare un lavoro
Leggi l'articolo AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
AI e organizzazioni
AI leadership, come cambiare la governance delle organizzazioni
Leggi l'articolo AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership
Oltre l'AI Fatigue
AI in azienda, l’adozione si blocca senza una nuova leadership