隨著人工智慧（AI）與自動化技術在供應鏈管理中日益普及，企業正廣泛運用這些工具來預測人力需求、安排班表、監控生產力、追蹤工時、分配任務及評估績效，以期提升營運效率。然而，根據《Supply & Demand Chain Executive》報導，雖然 AI 工具帶來顯著的營運效益，卻也伴隨著潛在的薪資與工時合規風險。

報導指出，AI 驅動的工時記錄系統可能未能完整記錄員工在正式工作開始前或結束後的「初步與結尾任務」（preliminary and postliminary tasks），例如準備工具、消毒、穿脫防護裝備、車輛檢查、啟動軟體及處理非核心通訊等。美國法院可能認定這些活動應計入工作時間並予以補償，若 AI 系統未能記錄，恐導致未支付薪資的爭議。

此外，智慧徽章、射頻識別（RFID）等追蹤技術，以及各類生產力監控設備，可能促使員工在打卡前後進行強制性的準備或收尾活動。若自動化系統未能記錄這些時間，同樣會引發薪資未給付的申訴。在排班方面，AI 排班演算法若只著重於降低勞動成本，而忽略美國各州與地方政府對「預測性排班」（predictive scheduling）的要求（例如須提前通知班表變動並對臨時更動處以罰款），將使企業面臨違規風險。

AI 生產力工具的實施也應保持合理性，避免鼓勵員工從事不安全行為或在非工作時間工作。企業必須確保所有生產力目標都能在支付薪資的工作時間內達成。報導強調，雇主仍須對所有員工決策負責，即使這些決策是由 AI 提供資訊或輔助。由於 AI 系統並非萬無一失，雇主有責任證明所有工作時間均已準確補償，並且手動更正 AI 系統的記錄也獲得尊重。企業應建立明確機制，讓員工能回報 AI 技術導致的錯誤，例如薪資短少或工時記錄有誤。