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Trasparenza retributiva: la sfida tecnologica per le aziende italiane

La Direttiva 2023/970 impone trasparenza retributiva entro giugno 2026. Per le HR è una sfida tecnologica: servono dati strutturati, criteri oggettivi e piattaforme evolute.

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Perché la direttiva cambia il lavoro HR

Entro giugno 2026 le aziende italiane con almeno 250 dipendenti dovranno adeguarsi alla Direttiva Europea 2023/970 sulla trasparenza retributiva. L’obiettivo è concreto: ridurre il divario salariale di genere attraverso una rendicontazione in formato aggregato. Ma la novità va oltre i numeri. La direttiva introduce una logica di trasparenza che tocca l’intero ciclo di vita del rapporto di lavoro: le fasce retributive vanno comunicate già in fase di selezione e ai candidati è vietato chiedere il salario precedente.
Il vero cambio di passo riguarda però la gestione interna: ogni componente della retribuzione — stipendio, bonus, premi, benefit e indennità — dovrà essere giustificata con criteri oggettivi e neutrali. Il testo è esplicito e chiama in causa quattro fattori chiave: competenze, impegno, responsabilità e condizioni di lavoro. È un approccio che supera la logica del titolo di studio o dell’anzianità e richiede di misurare e confrontare dati complessi con continuità e coerenza.

Il nodo tecnologico dei dati

Molte organizzazioni, tuttavia, non dispongono ancora degli strumenti per farlo. Secondo Peoplelink, il gap non è culturale ma tecnologico. “Molte imprese non sono pronte, e non per mancanza di volontà”, spiega Fabrizio Chiagano, HCM Tech Lead di Peoplelink. “Come si dimostra che due persone sono pagate equamente se non si dispone di dati strutturati su competenze, responsabilità e valutazioni nel tempo?”.
L’equità retributiva non può essere valutata con percezioni. Se due dipendenti hanno la stessa qualifica ma uno gestisce progetti più complessi, possiede certificazioni aggiuntive e mostra performance superiori, una differenza salariale può essere giustificata — ma solo con dati coerenti e verificabili. “Il divario esiste”, aggiunge Tiziano Bertolotti, Ceo di Peoplelink, “ma deve essere commisurato a fattori oggettivi. Avere una base dati e dashboard che restituiscono una fotografia precisa dell’organizzazione non è un peso amministrativo, ma una leva strategica”.

Trasparenza come vantaggio competitivo

Affrontare la direttiva come un semplice adempimento burocratico significherebbe perdere un’occasione. La trasparenza retributiva, se sostenuta da piattaforme HR evolute e da una solida data governance, diventa un asset competitivo: riduce il contenzioso, migliora la qualità delle decisioni manageriali e rafforza la reputazione presso i lavoratori. Le nuove generazioni valutano con attenzione politiche di equità e inclusione; dimostrare trasparenza con dati verificabili aumenta la capacità di attrarre e fidelizzare talenti.
In questa traiettoria, l’innovazione — inclusi analytics e intelligenza artificiale — può accelerare la maturità dei processi HR. La condizione è chiara: uso etico, tracciabilità dei criteri, explainability e controllo umano. La tecnologia non sostituisce il giudizio, ma lo rende più informato, coerente e inclusivo.

Cosa fare subito (senza ridurre tutto a burocrazia)

Per trasformare l’obbligo normativo in valore organizzativo, le direzioni HR possono avviare alcuni passi concreti, in linea con la Direttiva 2023/970:

  • Definire criteri oggettivi: basare l’inquadramento e la retribuzione su competenze, impegno, responsabilità e condizioni di lavoro, rendendo i criteri chiari e tracciabili.
  • Mappare ruoli e competenze: descrivere responsabilità e condizioni operative, collegando le valutazioni a fasce retributive, premi, benefit e indennità.
  • Predisporre la rendicontazione: per le aziende con almeno 250 dipendenti, attivare i flussi di reporting aggregato sul divario retributivo di genere entro giugno 2026.
  • Rendere trasparente il recruiting: pubblicare le fasce salariali durante la selezione e non richiedere il salario precedente ai candidati.
  • Investire in data platform HR: adottare sistemi capaci di raccogliere e analizzare dati strutturati su competenze e performance, includendo controlli di qualità, audit e metriche comprensibili; utilizzare AI in modo responsabile per ridurre bias e aumentare coerenza.
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