Umfassende Veränderungen in der Arbeitswelt

KI hält Einzug in die Betriebe und kommt dabei an unterschiedlichen Stellen zum Einsatz. Die Beurteilung der Chancen und Risiken für den Arbeits- und Gesundheitsschutz sowie die menschengerechte Umsetzung sind besondere Herausforderungen, da sich KI-Anwendungen rasant weiterentwickeln und die Vielfalt der als KI einzuordnenden Technologien und Systeme groß ist.

Neben der Debatte um potenzielle Arbeitsmarkteffekte sind daher zahlreiche weitere arbeitsweltbezogene Fragestellungen im Zusammenhang mit dem Einsatz KI zu untersuchen, die einen umfassenden und systematischen Blick auf KI-Technologien erfordern. Dabei sind sowohl digitale als auch ökologische Transformationsprozesse sowie Anforderungen einer nachhaltigen Umsetzung zu berücksichtigen.

Besonders deutlich wird dieser Wandel in digital vermittelten Dienstleistungssektoren, etwa bei plattformbasierten Liefer- und Logistikdiensten, in denen KI-gestützte Systeme zunehmend Aufgaben des Personalmanagements übernehmen, darunter Einsatzplanung, Leistungsbewertung und Vergütungssteuerung. Diese Form der Arbeitsorganisation wird unter dem Begriff des algorithmischen Managements (AM) gefasst. AM beschreibt den Einsatz algorithmischer Systeme zur Automatisierung, Unterstützung oder Steuerung von Managementfunktionen, die traditionell von Führungskräften wahrgenommen wurden. Vor diesem Hintergrund stellt sich die zentrale Frage, wie algorithmisches Management so gestaltet werden kann, dass es fair, transparent und arbeitsgerecht ist.

Wie kann algorithmisches Management (AM) fair gestaltet werden?

Der Artikel Fairness Engineering in the Algorithmic Management of Platform Work: A Comparison of Four Approaches in the Food Delivery Industry (auf Englisch) untersuchte auf Basis eines systematischen Reviews aktueller wissenschaftlicher Literatur, wie algorithmisches Management fair gestaltet werden kann. Hierzu wurde das Konzept des Fairness Engineering herangezogen, das die gezielte Integration von Fairnessanforderungen in die Entwicklung, Implementierung und Anwendung algorithmischer Systeme beschreibt. Im Kontext des algorithmischen Managements zielt Fairness Engineering darauf ab, Verzerrungen in datengetriebenen Entscheidungsprozessen zu identifizieren, Diskriminierungsrisiken zu reduzieren und transparente, nachvollziehbare Managemententscheidungen zu ermöglichen. Am Beispiel von Beschäftigten in plattformbasierten Liefer- und Logistikdiensten, die in besonderem Maße von KI-gestützten Personalmanagementsystemen betroffen sind, analysiert der Beitrag, wie Fairness-Engineering-Ansätze zu einer fairen Arbeitsgestaltung beitragen könnten. Plattformbasierte Liefer- und Logistikdienste sind insbesondere relevant, da algorithmische Systeme in diesem Sektor zentrale Aspekte der Arbeitsorganisation steuern, wie z. B. die Aufgabenverteilung, Leistungsbewertung und Entlohnung. Damit haben sie unmittelbare Auswirkungen auf Arbeitsbedingungen, Einkommen und Handlungsspielräume der Beschäftigten.

Herausforderungen durch KI

Veränderungen und neue Gestaltungsziele auf Grund der KI-Technologien finden sich auf verschiedenen Ebenen des Arbeitsschutzhandelns: KI-Systeme müssen sicher gestaltet sein, z. B. im Sinne des Produktsicherheitsrechts. Zudem ist ihr betrieblicher Einsatz sicher umzusetzen, im Sinne der Betriebssicherheit. KI-Technologien müssen aber auch genutzt werden, um Arbeit sicherer und gesünder zu gestalten, z. B. indem sie gezielt zur Entlastung von Beschäftigten eingesetzt werden, sie zur Unterstützung von Gefährdungsbeurteilungen oder als Instrument der Forschung, insbesondere zur Analyse von Risiken verwendet werden.

KI verändert Arbeitssysteme auf der Mikro-, Meso- und Makroebene. Dies betrifft sowohl Arbeitsaufgaben, -tätigkeiten, -abläufe und -organisation als auch neue Arbeitsmittel. Zu letzteren gehören z. B. kollaborative Robotik, selbstlernende Systeme, intelligente Schutzkleidung, Arbeitsassistenzsysteme und fahrerlose Transportsysteme. Darüber können KI-gestützte Systeme im Rahmen des algorithmischen Managements zunehmend als steuernde Instanzen der Arbeitsorganisation eingesetzt werden, indem sie Aufgabenverteilung, Taktung und Leistungsanforderungen beeinflussen. Angesichts solcher tiefgreifenden Neuerungen gilt es, die Rollenverteilung und das Zusammenspiel von Mensch und (KI-gestütztem) Arbeitsmittel menschengerecht zu gestalten.

Infolge der Nutzung von KI in der Arbeitswelt können neue oder verstärkte Belastungen für Beschäftigte auftreten - z. B. steigende Arbeitsintensität, Zunahme repetitiver Arbeit und Disqualifizierung, aber auch geringere Transparenz technischer Systeme und zunehmende Komplexität, höhere Technikabhängigkeit und damit verbundene geringere Kontrolle sowie die Gefahr sozialer Isolation. Es gilt, diese Veränderungen mit empirischen Daten zu erfassen, hierzu wurde unter anderem die diwabe-Befragung durchgeführt. Entsprechend der realen Entwicklungen müssen die Kriterien und Instrumente des Arbeits- und Gesundheitsschutzes geprüft, angepasst und weiterentwickelt werden, um mit den Innovationen im KI-Bereich Schritt halten zu können. Diese machen entsprechende Anpassungen auch in der Regulierung und Normung erforderlich.

Potenziale von KI

KI-Anwendungen können Beschäftigte aber auch sinnvoll unterstützen und den Arbeits- und Gesundheitsschutz stärken. Schon heute können kognitive Assistenzsysteme über Belastungen und Beanspruchungen informieren und so das Gesundheitsverhalten der Beschäftigten positiv beeinflussen. Körpersensornetzwerke können dank KI die Messung der physischen Beanspruchung verbessern. Schon bald sollen KI-basierte Bildauswertungsverfahren bei der Erkennung und Klassifizierung mikroskopischer Gefahrstoffe helfen. Bei guter Gestaltung können KI-Technologien eine Entlastung bei repetitiven Aufgaben bieten. Grundsätzlich ist es möglich, KI-Systeme transparent und nachvollziehbar zu gestalten. Neue Chancen eröffnen sich auch insbesondere für die inklusionsförderliche Gestaltung von Arbeit durch individuelle Unterstützungsmöglichkeiten. Im Kontext des algorithmischen Managements könnten KI-Systeme dazu beitragen, Arbeitsbelastungen und die daraus resultierende Beanspruchung bedarfsgerechter zu verteilen, sofern sie menschzentriert konzipiert sind und Gesundheit sowie Wohlbefinden der Beschäftigten berücksichtigen, anstatt ausschließlich leistungsoptimierende Ziele zu verfolgen.

Video: Forschung Konkret

Der BAuA-Wissenschaftler Dr. Lars Adolph beantwortet drei Fragen zu seinen Forschungstätigkeiten.