Der Algorithmus als Boss: Wie KI die Arbeitswelt verändert

Algorithmische Systeme und KI gehören im Arbeitsleben längst zum Alltag. Viele Unternehmen setzen im Personalmanagement Software ein, um auf Daten von Mitarbeiter*innen zuzugreifen. Bei Bewerbungsprozessen sortieren solche Systeme Lebensläufe aus. Sie legen aber auch Schichtpläne fest und entscheiden darüber mit, ob Angestellte im Unternehmen eine Zukunft haben.

Ein weiteres Einsatzgebiet ist die «Gig Economy». In diesem Teil des Arbeitsmarktes erhalten Selbstständige und Menschen mit Minijobs über eine Online-Plattform kurzfristig kleine Aufträge. Die Plattform vermittelt zwischen den Kund*innen und den Auftragnehmer*innen. Sie legt auch die Rahmenbedingungen für die Abwicklung der Aufträge fest. Die Plattformbetreiber behalten für die Vermittlung eine Provision ein. Es ist ein relativ neues Phänomen. Der Begriff wurde ab 2005 bekannt, als Plattformen wie Amazon Mechanical Turk und später Uber entstanden. In der Gig Economy werden Plattformarbeiter*innen algorithmisch gesteuert, ohne Kontakt zu menschlichen Chef*innen zu haben.

Die beiden Anwendungsfelder haben gemein, dass algorithmische Systeme prinzipiell dazu eingesetzt werden, Prozesse effizienter und produktiver zu machen. Wenn das System langweilige Routine-Arbeitsschritte abnimmt, dürfte das im Sinne der Angestellten sein. Wenn das System aber auf eine maximale Produktivität abzielt, kann das die Arbeitsdichte erhöhen, zu Überwachung oder sogar zur vollständigen Durchleuchtung der Mitarbeiter*innen führen.

Algorithmisches Management

Automatisierte Entscheidungen im Personalmanagement können das Leben der Menschen am Arbeitsplatz tiefgreifend verändern und das Machtgefälle zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmer*innen dauerhaft vergrössern. Ein Beispiel für die Anwendung ist die Angestelltenbindung, bei der die Personalverantwortlichen herausfinden wollen, wer demnächst kündigen könnte. Solche Auswertungen können Arbeitgeber aber auch dazu nutzen, bei einer Massenentlassung Vorschläge zu erhalten, wem gekündigt wird und wer behalten werden sollte. Die algorithmischen Systeme analysieren Daten, finden Muster und treffen basierend darauf Entscheidungen oder geben Empfehlungen ab. Mit dem technologischen Fortschritt können immer mehr Daten zusammengetragen werden. Ein bekanntes Beispiel: Viele Firmen verwenden Microsoft 365. Diese Software beinhaltet die Möglichkeit, mit der Anwendung Microsoft Viva Daten zur Produktivität der Mitarbeitenden zu erheben. Arbeitgeber können diese Daten grundsätzlich auswerten.

Da mit «People Analytics»-Verfahren Entscheidungen über Beschäftigte getroffen werden, müssen klare Regeln dazu etabliert werden. Es gibt verschiedene Gesetze, die einen Einfluss darauf haben, für welche Zwecke Arbeitgeber Daten von Mitarbeitenden verwenden dürfen. Das bekannteste Beispiel ist das Datenschutzgesetz. Arbeitgeber müssen etwa bei den Mitarbeitenden eine Einwilligung einholen, wenn ihre personenbezogenen Daten verwendet werden. Dies muss zweckgebunden erfolgen.

Diskriminierungspotenzial

Der Einsatz von algorithmischen Systemen am Arbeitsplatz und insbesondere bei der Auswahl neuer Mitarbeiter*innen darf keine diskriminierenden Auswirkungen auf Arbeitnehmende haben. Gerade in der Arbeitswelt gibt es viele historische Ungleichheiten, die bekannteste dürfte der Gehaltsunterschied zwischen Frauen und Männern sein. Solche Ungleichheiten können durch die Verwendung von historischen Daten in einem algorithmischen System reproduziert werden.

Ausserdem können algorithmische Systeme neue Arten von Diskriminierung hervorbringen. Diesen Umständen müssen Arbeitgeber gerecht werden – seien es private Unternehmen oder Behörden. Sie können unter anderem systematisch Folgenabschätzungen durchführen, um die möglichen Auswirkungen eines Systems auf die Betroffenen und ihre Rechte vorauszusehen, Risiken abschätzen und etwas dagegen zu tun.

Mitbestimmung

Anwender*innen von algorithmischen Systemen am Arbeitsplatz (also die Unternehmen und ihre Personalmanager*innen) und die Vertretungen der Beschäftigten müssen sich Kompetenzen erarbeiten, um die Funktionsgrundlagen der Systeme zu verstehen. Für viele ist das Neuland.

Gewerkschaften und Arbeitnehmendenvertretungen sollten Arbeitnehmenden praktische Hinweise dazu geben, wie sie bei der Einführung algorithmischer Systeme eigene Interessen wahren können. Dafür müssen sie ein Grundverständnis dafür entwickeln, wie diese Systeme funktionieren.

Wichtig ist dies auch, um dafür zu sorgen, dass der Nutzen, der durch den Einsatz algorithmische Systeme am Arbeitsplatz entsteht, nicht nur den Arbeitgebern und Vorgesetzten zugutekommt. Alle Mitarbeitenden sollten davon profitieren. Eine Voraussetzung dazu wäre, sie bei Entscheidungen über den Einsatz von algorithmischen Systemen im Personalmanagement, operativen Prozessen und anderen relevanten Geschäftsbereichen einzubeziehen und ihnen im Zweifelsfall ein Einspruchsrecht einzuräumen. Wie diese Mitwirkung auf rechtlicher Ebene in der Schweiz gestärkt werden kann, zeigt ein Rechtsgutachten und Handlungsempfehlungen, die wir im Rahmen eines Projektes erarbeitet haben.

«Das-erledigt-alles-die-KI?»: Plattformarbeit im Schatten der Technik

Die Plattformarbeit in der Gig Economy schwächt generell die Stellung von Arbeiter*innen. Sie werden oft lückenlos überwacht und durch ein algorithmisches Management gesteuert. Plattformarbeitende sollen die gleichen Rechte haben und den gleichen Schutz erfahren wie Mitarbeitende in anderen unselbstständigen Arbeitsverhältnissen. Zudem müssen sie vor den spezifischen Risiken geschützt werden, die sich durch die fehlende Transparenz auf den Plattformen ergeben. Die bekannten Risiken sind zum Beispiel: Durch die verwendeten Systeme ist nicht nachvollziehbar, ob der Grundsatz «gleicher Lohn für gleiche Arbeit» eingehalten wird, es fehlen elementare Mitbestimmungsmöglichkeiten, Gründe für Sanktionen sind auf Plattformen nicht nachvollziehbar und Betroffene können sich kaum gegen automatisierte Entscheidungen wehren.

Ausbeutung entlang der Lieferkette

Auch Arbeiter*innen, die bei der Herstellung der technischen Infrastruktur von Plattformen mitwirken, sind prekären Bedingungen ausgesetzt. Entlang der Lieferkette der Hard- und Software-Produktion sind Mineralien notwendig. Diese Mineralien stecken in Batterien und Mikroprozessoren. Oft bauen Menschen diese Mineralien unter furchtbaren Arbeitsbedingungen ab. Deswegen werden sie auch «Blutmineralien» genannt. Unter schlechten Arbeitsbedingungen leiden auch die Plattform-Arbeiter*innen, die die Daten aufarbeiten. Die Datensätze, die für das Training von KI-Systemen benötigt werden, müssen meist erst von sogenannten Crowd- oder Clickworkern gelabelt, das heisst klassifiziert und beschrieben werden. Diese Menschen bearbeiten oft unter prekären Bedingungen massenhaft kleine Aufgaben am Computer (per Klick), ohne fest angestellt zu sein. Bei der Entwicklung und beim Einkauf von KI sollte darauf geachtet werden, dass die Arbeitsbedingungen entlang des gesamten Lebenszyklus einer KI fair sind. Das beinhaltet eine angemessene Entlohnung, gute Arbeitsbedingungen oder auch Aufstiegs- und Weiterbildungsmöglichkeiten – auch für Clickworker.

In der EU sind erste Gesetze vorhanden, die diesen Arbeiter*innen zu ihrem Recht verhelfen sollen. In der Schweiz steht die politische Debatte rund um Regulierung der Plattformarbeit erst am Anfang.