Algorithmen und der Fachkräftemangel

Lange war es der Schrecken in der Debatte um Arbeit oder Industrie 4.0: Automatisierung. Der Begriff war eng verbunden mit der vielfach prophezeiten Vernichtung von Arbeitsplätzen durch intelligente Roboter und algorithmische Systeme. Wenngleich die wissenschaftliche Substanz dieser Prognosen ohnehin fragwürdig war, hat sich die Befürchtung bis heute nicht bewahrheitet. Aktuell könnte sogar ein ganz neuer Spin in die Diskussion kommen. Hintergrund ist der Fachkräftemangel, der bereits heute vielfach spürbar ist, mit der demografischen Entwicklung aber erst so richtig Fahrt aufnehmen wird. So meldete jüngst das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung, dass bis zum Jahr 2035 mit einem Rückgang des Arbeitskräfteangebots um 7,2 Millionen Menschen zu rechnen sei. Eine Form von neuen "Knappheiten", die im Grunde schon länger bekannt ist, bislang aber eher mit Blick auf die Zukunft der Sozialsysteme diskutiert wurde. Natürlich gibt es Instrumente für ein "Gegensteuern", nur bleibt ein wichtiger Aspekt dabei oft unbeachtet: Die Digitalisierung – oder besser, wie wir sie arbeitspolitisch nutzen sollten.

Digitalisierung zur Fachkräftesicherung

Bislang entpuppt sich die Digitalisierung der Arbeitswelt weitgehend als leeres Versprechen. Trotz der rhetorischen Figur vom "Menschen im Mittelpunkt" haben sich die Bedingungen für die meisten Beschäftigten verschärft. So zeigt nicht nur der aktuelle Index Gute Arbeit 2022, dass der Takt schneller wird: Arbeitsverdichtung und Entgrenzung sind prägende Phänomene der digitalen Arbeit. Insgesamt ist von Entlastung oder Unterstützung der Beschäftigten also nur wenig zu spüren. Dabei sind die Potenziale da: Algorithmen und Automatisierung können – und sollten – für einen nachhaltigen Umgang mit Beschäftigten eingesetzt werden. Dies ist nicht nur eine ethische Frage: In vielen zentralen Zukunftsfeldern wird es ohne den Einsatz digitaler Systeme nicht funktionieren, auch weil es schlicht an Fachkräften mangelt.

Beispiel Pflege: Hier gibt es bekanntlich schon heute besonders harte Arbeitsbedingungen – gleichzeitig wird eine starke Zunahme pflegebedürftiger Menschen erwartet. Selbst in diesem sensiblen Bereich bieten digitale Assistenz- und Automatisierungssysteme große Potenziale, insbesondere zur physischen und psychischen Entlastung der Pflegekräfte. Technologie kann die Probleme allein nicht lösen, aber ohne ihre stärkere Nutzung wird es knapp. Dabei geht es nicht darum, dem unreflektierten Ruf nach "digital first" das Wort zu reden. Denn mit algorithmischen oder KI-gestützten Systemen verbinden sich oft Zielkonflikte – und genau diese gilt es zu lösen.

Optionen der Optimierung

Digitale Automatisierung bedeutet nüchtern betrachtet: Optimierung. Dabei bewegen wir uns im Zusammenspiel von Technologien, Arbeitsprozessen und Beschäftigten auf einem schmalen Grat. Denn algorithmische oder KI-gestützte Systeme können sich sehr unterschiedlich auf Arbeitsqualität und Beschäftigung auswirken. Die entscheidende Frage ist, was oder wer mit welcher Zielsetzung optimiert werden soll. Werden also Beschäftigte ‚optimiert‘, indem sie algorithmisch gemanagt, gesteuert und kontrolliert werden – so dass sie selbst immer mehr wie Maschinen funktionieren müssen? Schließlich können moderne Technologien nicht nur den Arbeitsstress erhöhen, sondern auch zu Simplifizierung, De-Qualifizierung und einer Entwertung von menschlicher Arbeit führen.

Ein Zielbild, dass auch den Herausforderungen der Demografie entspricht, ist buchstäblich das gesunde Maß: Es geht um digitale Optimierung mit dem Ziel, arbeitsbedingte Beanspruchungen zu reduzieren und zu vermeiden, dass Beschäftigte frühzeitig krank aus dem Arbeitsleben gedrängt werden. Digitale Technologien, algorithmische und KI-gestützte Systeme können also gezielt eingesetzt werden, um körperliche Arbeit zu erleichtern oder den Workload bei kognitiver Arbeit zu reduzieren. Ein Beispiel dafür wurde auf der LABOR.A  2022 der Hans-Böckler-Stiftung von der Bundesagentur für Arbeit im Rahmen der Initiative "Human Friendly Automation" vorgestellt.

Neuralgische Punkte

Worauf kommt es dabei an? Es geht um neue Ansätze für die präventive Lösung von Zielkonflikten. Denn algorithmische oder KI-gestützte Arbeitsassistenzsysteme sind oft mit persönlichen Leistungs- und Verhaltens- oder sogar Vital- und Gesundheitsdaten verknüpft. Besonders sensibel sind dabei verhaltensorientierte Systeme wie Workplace Analytics, die sogar das künftige Verhalten oder persönliche Einstellungen von Beschäftigten prognostizieren. Auf der einen Seite stellt sich also die Frage, wie die Datenfrage gelöst wird, um Unterstützung zu realisieren, ohne dass ein algorithmisches Kontroll- und Überwachungssystem entsteht. Auf der anderen Seite geht es um die Frage, wieviel Handlungsspielraum den Beschäftigten bleibt – beispielsweise, wenn es um Entscheidungsunterstützung oder Empfehlungen geht, die als Leistungsvorgaben wirken. Letztlich geht es auch um Fragen der Autonomie von Arbeitnehmer*innen. Die Arbeitsgestaltung wird damit anspruchsvoller. Und deshalb braucht es neue Wege, neue Prozesse und ein neues Mindset bei den Akteuren der Arbeit.

Neue Wege: offen, präventiv, mitbestimmt

Die Nutzung von algorithmischen oder KI-gestützten Assistenzsystemen setzt neben der Offenheit aller Akteure vor allem Transparenz über die Wirkungsweisen der Technologien voraus. Hierzu wird aktuell die KI-Verordnung auf europäischer Ebene verhandelt. Sie soll den Sozialpartnern Sicherheit für den betrieblichen Umgang bieten. Offenheit und Transparenz meint aber auch die Festlegung strategischer Ziele, eine gemeinsame Bestimmung von Kritikalitäten, Nutzen und Grenzen sowie eine betriebliche Folgenabschätzung hinsichtlich der intendierten Wirkungen. Es geht also um die konkreten Anwendungsbereiche und die Frage, wie sich die Stellen- und Belastungsprofile von Beschäftigten verändern. Nicht selten braucht es dafür zusätzliche Qualifizierung oder sogar Umschulungen, wenn ganze Tätigkeitsbereiche automatisiert werden. Diese Prozesse sollten von Anfang beteiligungsorientiert und auf der Grundlage verbindlicher Mitbestimmungsrechte der Beschäftigten und ihrer betrieblichen Interessenvertretungen entwickelt, pilotiert und nachhaltig evaluiert werden. Der DGB hat dazu schon im Jahr 2020 einen Vorschlag unter dem Titel "Gute Arbeit by design" zur Diskussion gestellt.

Inzwischen gibt es unterschiedliche Ansätze und Leitlinien, die im Grundsatz dem gewerkschaftlichen Ansatz ähneln (Plattform Lernende Systeme oder Offensive Mittelstand) und konkret umgesetzt werden (z.B.: Landeshauptstadt Stuttgart oder IBM).

Leuchttürme und Breitenwirkung

Diese "Leuchtturmprojekte" und konzeptionelle Vorarbeiten entfalten jedoch bislang noch keine Breitenwirkung. Im Gegenteil: Betriebliche Interessenvertretungen fordern zwar in der großen Mehrheit "Regelungen zur Durchführung einer Risikobewertung möglicher Auswirkungen" (83 Prozent). In der Praxis wird dies jedoch nur selten umgesetzt (18 Prozent). Oft scheitert eine präventive Mitgestaltung bereits an der mangelhaften Information betrieblicher Interessenvertretungen über die geplante Nutzung von algorithmischen oder KI-gestützten Systemen. Hilfreich sind deshalb die vielfältigen politischen Ansätze zur Förderung innovativer und partizipativer Konzepte wie "Zukunftszentren" oder "Regionale Kompetenzzentren". Allerdings sollten die Erkenntnisse und Empfehlungen der Forschung auch politisch umgesetzt werden. Konkret: Es sollten verbindliche Regeln im Rahmen des Betriebsverfassungsgesetzes definiert werden, um die rechtzeitige Einbindung der Betriebsräte sicherzustellen und die neuen Wege auch in der Breite gangbar zu machen. Der DGB hat dazu bereits einen Vorschlag vorgelegt. Mit der nötigen Rechtssicherheit können Akzeptanz und Vertrauen nachhaltig gefördert werden. So kommen wir dem Ziel, die Fachkräftesicherung durch moderne Technologien zu unterstützen, wirksam näher.