Vom Computer gekündigt
Algorithmen könnten in Zukunft großen Einfluss auf die Personalplanung der Unternehmen haben
Die Arbeitswelt digitalisiert sich immer stärker, das zeigt sich auch an den Programmen, die auf den Markt kommen. Sie sollen Firmen die Personalplanung erleichtern – doch es gibt viele Unwägbarkeiten. »Es ist keine Magie, es ist Watson Analytics.« So bewirbt der Technikkonzern IBM im Internet seine Software zur Auswertung von Firmendaten. Ein Algorithmus soll Firmen etwa zeigen, welche Mitarbeiter mit höherer Wahrscheinlichkeit den Betrieb verlassen wollen und welche Gründe – Gehalt, Arbeitsort oder Überstunden – den Ausschlag geben. Simon Hegelich, Professor für Political Data Science, hat sich den Algorithmus genauer angesehen und findet Schwächen. So entstünden schon bei geringen Modifikationen völlig andere Ergebnisse, zeigt er in einer Simulation auf der Digitalkonferenz re:publica in Berlin.
Datenauswertungsprogramme wie IBM Watson Analytics könnten ein zentraler Bestandteil des Personalmanagements werden. Auf Basis der Statistiken würden dann Entscheidungen über Beförderung, Kündigung oder Teamplanung fallen. In anderen Ländern werden solche Programme schon umfassend genutzt, in Deutschland bisher wenig. Aber, ist sich Hegelich sicher, das wird kommen.
Wie überall, wo Digitalisierung das Arbeitsleben verändert, rufen die neuen Instrumente Hoffnungen und Bedenken hervor. Die Genauigkeit der Statistiken ist dabei nur ein Aspekt. Befürworter sehen in den emotionslosen Rechnungen die Chance, Willkür und Diskriminierung vorzubeugen. Wenn etwa ein Computer Bewerbungen auswerte, so die Hoffnung, spielten Hautfarbe, ein ausländisch klingender Name oder das Geschlecht keine Rolle mehr.
Professorin Katharina Simbeck ist da skeptisch und glaubt: auch Algorithmen diskriminieren. Sie forscht für die Hans-Böckler-Stiftung zur Benachteiligung durch künstliche Intelligenz. Ein möglicher Grund für die Diskriminierung durch Software: Sie wird von Menschen programmiert. Menschen mit Vorurteilen erklären also der Maschine, wie sie Entscheidungen treffen soll. Zudem lernt der Algorithmus aus den Daten, mit denen er gefüttert wird. Aber er stellt sie nicht infrage. Spiegeln diese Daten eine ungerechte gesellschaftliche Realität wieder, schlägt sich das im Ergebnis nieder. Soll zum Beispiel eine Software ermitteln, welche Mitarbeiter mutmaßlich das Unternehmen verlassen, kann es gut sein, dass junge Frauen ganz oben auf der Liste stehen. Einfach, weil Müttern das Arbeitsleben in der Vergangenheit und heute nicht leicht gemacht wird.
Besonders problematisch findet Simbeck solche Anwendungen, wenn sie intransparent sind. Wenn der Mitarbeiter keine Ahnung hat, welche Kalkulation dazu führt, dass die Kollegin eine Gehaltserhöhung bekommt, oder er sein Projekt abgeben muss. Dazu gehört auch das Wissen darüber, welche Daten gesammelt werden. Der Arbeitgeber hat viele Informationen über seine Mitarbeiter. Er weiß, wie oft sie krank sind, kennt die Anzahl der Kinder, den Wohnort, die Art der Weiterbildungen. Je digitaler ein Unternehmen arbeitet, desto mehr zusätzliches Wissen ergibt sich daraus: In welchem Zeitraum antwortet ein Mitarbeiter auf E-Mails, welche Internetseiten besucht er, wie lange dauern seine Telefonate? Besonders interessant für Programme wie Watson Analytics sind auch Umfragen un- ter den Angestellten, etwa über ihre Arbeitszufriedenheit, die Bewertung von Kollegen und Vorgesetzten.
In Deutschland ist die Auswertungen solcher Datenmengen für die meisten Firmen Zukunftsmusik. Besonders kleinere Betriebe haben dafür keine Ressourcen. Der Netzaktivist und Journalist Matthias Spielkamp meint: »Viele Unternehmen haben schon Probleme damit, ihre Personalakten zu digitalisieren.« Auch der vergleichsweise strenge Datenschutz und die Mitbestimmung sorgen hierzulande dafür, dass die datenbasierte Auswertung der Mitarbeiter weniger fortgeschritten ist als andernorts.
Spielkamp sieht in guten Berechnungen durchaus Vorteile. Für ihn ist die zentrale Frage, wie mit den Er- gebnissen umgegangen wird. Welche Entscheidung trifft eine Vorgesetzte, wenn sie weiß, dass junge Frauen mit höherer Wahrscheinlichkeit die Firma verlassen wollen? Verbessert sie ihre Arbeitsbedingungen, oder hört sie auf, junge Frauen einzustellen? Das, so Spielkamp, blieben am Ende menschliche Entscheidungen.
Simbeck sieht allerdings die Gefahr, dass Menschen den Prognosen unkritisch folgen. Das Verständnis der Algorithmen hat deshalb für sie Priorität. Nur wenn Personalplaner, Mitarbeiter und Betriebsräte die Logik verstünden, könnten sie gut damit umgehen – oder sich dagegen wehren. Gerade für Beschäftigtenvertreter wird die digitale Kompetenz so zu einem entscheidenden Machtfaktor.