Algorithmisches Management in der Arbeitswelt
der Abgeordneten Robert Teske, René Springer, Peter Bohnhof, Gerrit Huy, Achim Köhler, Lukas Rehm, Thomas Stephan, Edgar Naujok und der Fraktion der AfD
Vorbemerkung
Das Arbeitspapier „Daten und Gute Arbeit – Algorithmisches Management im Fokus“ des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales (BMAS), der „digitalen Denkfabrik“ des BMAS und der IG Metall analysiert systematisch die Chancen und Risiken des algorithmischen Managements in der Arbeitswelt und schlägt konkrete Gestaltungsansätze in den Handlungsfeldern Arbeitsschutz, Datenschutz, Mitbestimmung und Antidiskriminierung vor (www.denkfabrik-bmas.de/fileadmin/Downloads/Publikationen/barrierefrei_BMAS_DF_Mantel_Algorithmisches_Management.pdf).
Algorithmisches Management eröffnet Potenziale zur Verbesserung von Arbeitsbedingungen und zum Gesundheitsschutz, etwa durch den Einsatz von Sensoren und Machine-Learning-Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung und Minimierung von Gesundheitsrisiken in Bereichen wie Logistik, Produktion oder Feuerwehr-Einsätzen, birgt jedoch zugleich erhebliche Risiken, die Schutzmaßnahmen gegen Überwachung, Diskriminierung gegebenenfalls durch verzerrte Trainingsdaten oder Kontextfaktoren sowie Belastungssteigerungen wie Arbeitsverdichtung oder gefahrenträchtige Anreize erfordern (www.denkfabrik-bmas.de/fileadmin/Downloads/Publikationen/barrierefrei_BMAS_DF_Mantel_Algorithmisches_Management.pdf, S. 5ff).
Ein großer Vorteil ist die höhere Effizienz: Algorithmen optimieren Prozesse skalierbar und rund um die Uhr, senken Kosten und vermeiden subjektive Vorurteile durch objektive Daten. Sie ermöglichen personalisiertes Feedback und schnelle Anpassungen an Echtzeitbedingungen – besonders nützlich in der Gig-Economy, Teil des informellen Arbeitsmarktes, bei dem zeitlich befristete Aufträge flexibel und kurzfristig an Arbeitssuchende, Freelancer oder geringfügig Beschäftigte vergeben durch den Einsatz einer Onlineplattform, als Mittler, vergeben werden oder bei globalen Teams (https://algorithmwatch.org/de/ki-arbeitswelt-erklaert/). Eine erfolgreiche Implementierung gelingt insbesondere durch eine integrierte Planung mit früher Beteiligung von Beschäftigten, Betriebsräten und Sozialpartnern, transparente Mitbestimmungsprozesse sowie fortlaufende Evaluierungen, wie am Beispiel der Deutschen Bahn AG demonstriert wird, wo algorithmische Entscheidungsunterstützung in Kooperation mit Experten und dem Betriebsrat psychische Belastungen reduzierte und wirtschaftliche Vorteile steigerte (www.denkfabrik-bmas.de/fileadmin/Downloads/Publikationen/barrierefrei_BMAS_DF_Mantel_Algorithmisches_Management.pdf).
Automatisierte Entscheidungsprozesse im Personalmanagement können das Berufsleben der Beschäftigten jedoch auch grundlegend verändern und das Machtgefälle zwischen Arbeitgebern und Arbeitnehmern langfristig verstärken. Vorabfassung - wird durch die lektorierte Version ersetzt.
Ein exemplarisches Anwendungsfeld ist die Mitarbeiterbindung (Employee Retention), bei der algorithmische Systeme potenzielle Kündigungen vorhersagen und Personalverantwortlichen zur Verfügung stellen. Bei Massenentlassungen liefern solche Analysen Empfehlungen, welche Mitarbeiter entlassen oder behalten werden sollten. Algorithmische Systeme analysieren hierbei Daten, identifizieren Muster und erzeugen datenbasierte Entscheidungen oder Empfehlungen (https://algorithmwatch.org/de/ki-arbeitswelt-erklaert/).
Wir fragen die Bundesregierung:
Fragen9
Was versteht das Bundesministerium für Arbeit und Soziales unter dem Begriff „Algorithmisches Management“ (bitte aufschlüsseln nach Umfang und Anwendungsmöglichkeiten)?
Welche Wirtschaftssektoren sind nach Kenntnis des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales nicht für die Anwendung des „Algorithmischen Managements“ geeignet?
Trüge das Bundesministerium für Arbeit und Soziales die Forderungen des Europäischen Parlamentes zu Regeln für den Einsatz von algorithmischem Management am Arbeitsplatz vom 17. Dezember 2025 gegenüber der EU-Kommission mit (www.europarl.europa.eu/news/de/press-room/20251211IPR32175/abgeordnete-fordern-schutz-vor-algorithmischem-management-am-arbeitsplatz)?
a) Wenn ja, in welchem Umfang?
b) Wenn nein, warum nicht?
Welche Rechte haben Beschäftigte nach Kenntnis der Bundesregierung auf Widerspruch, menschliche Überprüfung oder Auskunft zu algorithmischen Entscheidungen (bitte jeweils einzeln aufschlüsseln)?
Welche Instrumente können Beschäftigte nutzen, um einer Diskriminierung durch Algorithmen entgegenzuwirken?
Existieren nach Kenntnis des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales nationale Regelungslücken beim Einsatz von „Algorithmischem Management“ in der aktuellen arbeitsschutzrechtlichen Gesetzgebung (Arbeitszeitgesetz (ArbZG), Gesetz über die Durchführung von Maßnahmen des Arbeitsschutzes zur Verbesserung der Sicherheit und des Gesundheitsschutzes der Beschäftigten bei der Arbeit (Arbeitsschutzgesetz – ArbSchG), Betriebsverfassungsgesetz (BetrVG) etc.)?
a) Wenn ja, welche sind dies im Detail (Bitte aufschlüsseln nach Gesetz, Verordnung, Ressort, Anpassungsbedarf)?
b) Wenn nein, warum nicht?
Besteht nach Kenntnis des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales eine Pflicht zur Kennzeichnung algorithmischer Entscheidungen, wie beispielsweise „Diese Bewertung basiert auf KI“?
a) Wenn ja, auf Basis welcher Rechtsgrundlage (Bitte um Nennung des Gesetzes, der Verordnung, Paragraphen)?
b) Wenn nein, ist eine Kennzeichnung für den Einsatz beim „Algorithmischen Management“ geplant?
Welche Informationspflichten haben Unternehmen nach Kenntnis des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales vor und nach der Einführung von „Algorithmischen Management“ (bitte aufschlüsseln nach Pflicht, Rechtsgrundlage, also Gesetz, Verordnung; Paragraph, Format, also mündlich, schriftlich)?
Vorabfassung - wird durch die lektorierte Version ersetzt.
Welche Gutachten, Studien, Analysen und Bewertungen liegen dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales zum „Algorithmischen Management“ ggf. vor?