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Kommentar Pro und Contra – Darf man Mitarbeiter per Software vermessen?

Ist das moderne Personalführung oder totale Überwachung? Zwei Experten im Meinungsstreit über Mitarbeiterkontrolle durch Künstliche Intelligenz.
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Der Sozialwissenschaftler ist Community Manager bei Peakon.
Martin Daniel

Der Sozialwissenschaftler ist Community Manager bei Peakon.

Mithilfe Künstlicher Intelligenz lassen sich Mitarbeiter am Arbeitsplatz vermessen. In den USA greift der Trend der People Analytics um sich. Auch in Deutschland ziehen erste Konzerne mit. Doch ist das auch aus ethischer Sicht in Ordnung? Zwei Experten erklären, warum der Einsatz der neuen Technik gerechtfertigt ist – oder eben nicht. Ein Pro und Contra.

Pro-Position: Sozialwissenschaftler Martin Daniel

People Analytics ist ein mächtiges Werkzeug. Unter dem Begriff verstehen wir die Analyse von Mitarbeiter- und Unternehmensdaten (zum Beispiel Auswertungen von Mitarbeiterfeedback und Geschäftskennzahlen), um Korrelationen zu prüfen. Als Teildisziplin des Personalmanagements lässt sich eine solche Analyse sehr gut einsetzen, um das Mitarbeiterengagement, die Arbeitskultur und damit letztlich den Geschäftserfolg zu verbessern.

Um es klar zu sagen: Statt ausgehorcht oder heimlich bewertet zu werden, geht es bei People Analytics grundsätzlich darum, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem jeder Einzelne sein volles Potenzial entfalten kann. In Deutschland reden da natürlich auch die Betriebsräte mit und achten darauf, dass sämtliche Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Für Unternehmen sollte es aber ohnehin selbstverständlich sein, sich pflichtgemäß und aus ethischer Verantwortung an geltendes Recht wie die neue europäische Datenschutz-Grundverordnung zu halten.

Nun fragen uns Unternehmen oft: Was kann People Analytics ganz konkret? Eine sehr einfache Form der Datensammlung, um People Analytics zu betreiben, ist die Mitarbeiterbefragung. In digitalen Zeiten erhalten die Teilnehmer via E-Mail, SMS oder einer App einen Link zu einer verschlüsselten Webplattform. Dort können die Arbeitnehmer anonym ihre Antworten abgeben.

Diese sogenannten Puls-Checks, die unter anderem auch den Gemütszustand der Teilnehmer erfragen, werden in Echtzeit ausgewertet. Sie fließen in ein Dashboard ein und werden visualisiert. Ein ausgeklügelter, selbstlernender Algorithmus analysiert und strukturiert vorher die Eingaben.

Daraus lassen sich dann in Kombination mit anderen Unternehmensdaten zum Beispiel Überlastungen erkennen, die Leistung von Abteilungen analysieren und Geschäftsergebnisse hinterfragen: People Analytics kann so – gewissermaßen wie ein MRT in der Medizin – krankhafte Veränderungen abbilden, ohne schwerwiegende Eingriffe vorzunehmen.

Deutlich gesprochen: Es geht bei People Analytics nicht darum, ein gläsernes Individuum zu schaffen, sondern Muster und Trends zu erkennen. Mit den Big-Data-Erkenntnissen werden Unternehmen befähigt, Probleme an der Wurzel zu packen.

Daten statt Bauchgefühl

Der konkrete Gewinn liegt darin, dass Manager aufgrund valider Daten Prozesse optimieren und sich nicht auf ein vages subjektives Bauchgefühl verlassen. Das macht Verbesserungen am Arbeitsplatz, in der Führungskultur, in Sachen Wertschätzung und Mitarbeiterentwicklung zielgenauer, und damit effektiver und effizienter.

Ich gebe dazu einmal ein Beispiel: Wir haben die Erfahrung gemacht, dass viele Personalmanager und Vorgesetzte glauben, Frauen und Männer unterschiedlich ansprechen zu müssen, um ihr Engagement als Mitarbeiter zu erhöhen.

Die Datenanalyse lehrt uns aber: Viel stärker als das Geschlecht wirken sich Alter, Betriebszugehörigkeit und Hierarchiestufe auf die Einsatzfreude des Einzelnen aus. Daraus ergeben sich ganz andere strategische Personalentscheidungen, als wenn man das Geschlecht an oberste Stelle setzt.

Sie wollen es noch konkreter? Gern. Nehmen wir einmal an, der Algorithmus erkennt, dass in einer Abteilung mehrere Kündigungen drohen. Weiß die Personalabteilung von dem Problem, kann sie hier gezielt gegensteuern und etwa Maßnahmen einleiten, um Mitarbeiter zu halten, oder einen Talentpool für die Nachfolge aufzusetzen. In der Regel muss ein Betrieb deutlich mehr als ein Jahresgehalt eines Mitarbeiters aufbringen, um ihn zu ersetzen.

People Analytics kann hier beispielsweise aktiv helfen, Kosten für die Personalsuche und Einarbeitung einzusparen – und gute Mitarbeiter nachhaltig zu binden. Das wirkt auch auf die betroffene Abteilung positiv, die sich im Falle einer größeren Fluktuation neu sortieren müsste.

Gerade in Deutschland herrschen große Ängste, wenn es um Datenmissbräuche geht. Dabei entscheiden bei People Analytics die Unternehmen, was mit ihren Daten geschieht. Und stehen damit in der Pflicht, sich gegenüber ihren Mitarbeitern, Investoren und auch Mitbewerbern zu erklären.

Dafür müssen sie sich zuallererst selbst die Frage stellen, in welcher Tiefe sie personelle Problemfelder identifizieren können und wollen: Sollen ganze Abteilungen analysiert werden? Oder nur einzelne Teams? Wichtig ist, Transparenz zu schaffen, Versprechen zu geben und diese einzuhalten, etwa wenn es darum geht, dass sich Mitarbeiter-Feedback nicht auf den Einzelnen zurückführen lässt und sämtliche Daten nur aggregiert betrachtet werden.

Der Erfolg von People Analytics ist stark von der Offenheit und dem Vertrauen aller Beteiligten abhängig. Nur wenn Mitarbeiter sich sicher fühlen, werden sie auch ehrlich Beiträge abliefern. Doch dann ist die algorithmusbasierte Datenanalyse das Mittel der Wahl, um unternehmerische Entscheidungen schneller und besser als bislang zu treffen. Es wäre für den Wirtschaftsstandort Deutschland fatal, diese Chance im 21. Jahrhundert liegen zu lassen.

Contra-Position: Juristin Manuela Mackert

Die Juristin ist Compliance-Chefin der Deutschen Telekom.
Manuela Mackert

Die Juristin ist Compliance-Chefin der Deutschen Telekom.

Altes hinter sich zu lassen hat schon immer Neues geschaffen. Auch neue Ängste. Doch wir sollten uns nicht fürchten vor dem Neuen, sondern es aktiv gestalten. Noch haben wir bei der Künstlichen Intelligenz (KI) die Chance dazu. Mein Plädoyer lautet: Um die positiven Aspekte von KI zum Vorteil des Menschen zu nutzen, müssen wir uns einen ethischen Rahmen geben.

Doch wie? Es ist wie an einer Weggabelung mit zwei Richtungspfeilen: Auf dem einen steht „Vertrauen“, auf dem anderen „Kontrolle“. Aber wem oder was vertrauen? Und wen oder was kontrollieren? Aus meiner Sicht ist die Antwort eindeutig: Wir sollten dem Menschen vertrauen und die Technologie kontrollieren.

Schaut man auf People Analytics, die KI-basierte Analyse von Mitarbeiter- und Unternehmensdaten, scheint es genau umgekehrt: Das Leitbild ist die Kontrolle des Mitarbeiters, also des Menschen. Kontrolle verdrängt jedoch Vertrauen – und eine Gesellschaft ohne Vertrauen reduziert sich zur Diktatur. In dem Fall: eine Diktatur der Daten.

Befürworter der Analyseprogramme argumentieren, dass diese Kontrollmechanismen die Produktivität und damit die Wertschöpfung von Unternehmen steigern, Arbeitsabläufe analysieren, die Effizienz der Beschäftigten erfassen und sogar am Verhalten einzelner Mitarbeiter die Wahrscheinlichkeit ermitteln, ob diese kündigen werden.

Außerdem seien die KI-Systeme in der Lage, emotionslose, rein faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und so optimale Lösungen für Unternehmen und Mitarbeiter zu finden – das alles ohne größere Eingriffe in das sensible Ökosystem Unternehmen.

Tatsächlich ist umstritten, ob Algorithmen objektiv entscheiden. Denn KI kann nicht vorurteilsfrei etwa Leute einstellen oder entlassen – weil ihre Entscheidungen altbekannten Mustern folgen, die oft mit Diskriminierung verfärbt sind. Außerdem „lernt“ KI von seinen menschlichen Programmierern.

Zudem sollten wir uns grundlegend fragen, inwieweit wir bereit sind, den Preis für Entscheidungen zu bezahlen, die ein Algorithmus getroffen hat. Und damit auch den Preis für den Verlust von Selbstbestimmtheit, Individualität und von der Freiheit, auch falsche Entscheidungen zu treffen und daraus zu lernen. Wäre ein Mensch, der nur noch ideale Entscheidungen treffen darf, überhaupt noch „Mensch“ oder nicht schon „Objekt“? Ein Algorithmus kann das nicht berechnen.

Bei uns im Unternehmen fördern wir bewusst Eigenständigkeit, flache Hierarchien, flexibles Arbeiten und agile Arbeitsmethoden. Mit People Analytics müssten nicht nur wir uns abwenden von Vertrauensarbeitszeit und Ergebniskultur – und stattdessen Kontrolle und Präsenzarbeitszeit einführen. So etwas will ich nicht – weder für unser noch für ein anderes Unternehmen.

Ohne Fehler keine Kreativität und Innovation

Ethik sollte deshalb die Infrastruktur der KI sein. Wir Europäer sind Meister darin, uns selbst zu unterschätzen. Wir haben gewichtige Werte, eine starke Kultur, eine hohe technologische Kompetenz und das höchste Datenschutzbewusstsein. Auf diese Werte sollten wir uns bei KI und People Analytics konzentrieren und selbstbewusst mit ihnen umgehen, unabhängig bleiben und uns so abgrenzen, etwa gegenüber der kulturellen Identität und den Interessen Nordamerikas oder gegenüber Tendenzen aus China.

Der niederländische Kulturhistoriker Johan Huizinga hat den Menschen in seinem Buch „Homo Ludens“ als kulturbildenden Faktor beschrieben – als spielerisch, schöpferisch, neugierig. Um diesen kreativen Ideenmotor in uns allen am Laufen zu halten, müssen Fehler erlaubt sein, denn nur so lernen wir und entwickeln Innovationen. Dem Medizinpionier Alexander Fleming hatte neben seiner positiven Fehlerkultur noch der Zufall unter die Arme gegriffen.

Denn nur, weil er eine Petrischale mit Bakterienkulturen versehentlich über Tage im Spülbecken stehen ließ und sich Schimmelpilze ansiedelten, entdeckte er schließlich das Antibiotikum, das ihm 1945 den Nobelpreis einbrachte: Penicillin. In einer „perfekten“, datengetriebenen Welt wäre die verunreinigte Probe womöglich entsorgt und Penicillin nicht entdeckt worden.

Technologie soll unterstützend wirken, unsere Fähigkeiten erweitern und ergänzen, sie aber keinesfalls einschränken. KI darf nicht zum Überwachungsinstrument verkommen und muss unseren ethischen Grundwerten entsprechen. Sie muss dem Menschen Freiräume verschaffen für Inspiration, Kreativität, Intuition, Empathie – unsere echten Stärken im Vergleich zur Maschine. People Analytics erstickt diese Stärken jedoch und fördert Misstrauen, Gleichmut, Ignoranz, Angst.

Sicher, Fehler bedingungslos zu tolerieren wäre eine falsch verstandene Fehlerkultur. Wir müssen aus unseren Fehlern lernen, alles andere wäre Stillstand, weil wir immer wieder an derselben Stelle scheitern würden. Doch Fehler erst einmal zuzulassen erfordert den Mut, Verantwortung zu übernehmen und Entscheidungen zu treffen.

People Analytics birgt die Gefahr, dass nicht mehr die Menschen, die Führungskräfte, sondern die KI die Entscheidungen trifft. Entscheidungen über Mitarbeiter, über Finanzen, Restrukturierungen, Strategien, kurzum: über das ganze Unternehmen. Wir müssen uns schnell entscheiden, in welcher Welt wir leben wollen. Noch haben wir die Wahl.

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