Algorithmic Management – Wenn der Chef ein Algorithmus ist

Das algorithmische Management lässt sich in zwei Dimensionen unterteilen: das algorithmische Matching und die algorithmische Steuerung. Uber beispielsweise nutzt KI-gestützte Algorithmen sowohl für das Matching von Fahrern und Kunden als auch für die Kontrolle des Arbeitsverhaltens der Fahrer. Zu diesem Zweck nutzt das Unternehmen Kundenbewertungen und Sensoren, um detaillierte Verhaltensdaten in Bezug auf den Fahrstil oder die Qualität der Dienstleistung zu sammeln. Diese Daten werden mit Hilfe von Algorithmen verarbeitet und genutzt, um den Fahrern ein auf sie zugeschnittenes Feedback zu geben. Auf diese Weise gelingt es Unternehmen wie Uber, zwischenmenschliche Interaktionen mit Mitarbeitern zu minimieren, was die Skalierbarkeit ihres plattformbasierten Geschäftsmodells begünstigt. Aus diesem Grund wird das algorithmische Management auch als zentraler Enabler und Erfolgsfaktor für entsprechende Geschäftsmodelle beschrieben.

Während der Einsatz von Algorithmen zur Steuerung von Freelancern in der Plattformökonomie bereits etablierte Praxis ist, werden Algorithmen zunehmend auch zur Steuerung von Festangestellten eingesetzt. Dies gilt sowohl für Unternehmen mit plattformähnlichen Geschäftsmodellen (z.B. Lieferdienste wie Gorillas und Lieferando) als auch für Unternehmen mit traditionellen Geschäftsmodellen (Deutsche Post und United Parcel Service). Bei letzteren hat algorithmisches Management typischerweise einen komplementären Charakter, d.h. es ersetzt menschliche Führungskräfte nicht vollständig, sondern stellt ein technologiegestütztes Werkzeug zur Unterstützung von Führungskräften bei der Mitarbeiterführung dar.

Der Einsatz von Algorithmen kann für Unternehmen erhebliche Vorteile mit sich bringen. Gleichzeitig kann er aber auch negative Auswirkungen auf die Beschäftigten haben. Durch die Automatisierung bestimmter Prozesse können Unternehmen ihre Kosten senken und ihre Effizienz steigern. Dies führt zu höheren Gewinnen, niedrigeren Dienstleistungskosten und einem besseren Kundenservice. Allerdings gibt es auch vielfältige Probleme mit den heutigen algorithmischen Managementsystemen. Das Hauptproblem liegt nicht in den algorithmischen Managementsystemen selbst, sondern vielmehr in den ausbeuterischen Strategien und Geschäftsmodellen der Plattformanbieter, die in intransparenten algorithmischen Managementsystemen kodiert sind. Viele Anbieter digitaler Plattformen zielen auf Wachstum und Gewinn ab, indem sie "attraktive" Dienstleistungen anbieten, bei denen menschliche Arbeitskräfte als Ressourcen betrachtet werden, die leicht ersetzt werden können. In diesem Sinne nehmen die Kunden die von den Plattformen angebotenen Dienste auf naive Weise in Anspruch: Sie sind sich der Arbeitsbedingungen der teilnehmenden menschlichen Arbeitskräfte möglicherweise einfach nicht bewusst. So ist beispielsweise nicht transparent, wie lange die Fahrer bei Uber täglich oder wöchentlich arbeiten. Außerdem sind die angebotenen Dienste auf das definierte Geschäftsmodell optimiert. Trotz ihrer Machbarkeit werden derzeit keine personalisierten Dienste angeboten, die einen Kompromiss zwischen Preis, Komfort und den Bedingungen der menschlichen Arbeitskraft anbieten. Algorithmische Managementsysteme sind auch oft nicht in der Lage, die Nuancen menschlichen Verhaltens zu berücksichtigen. Dies führt zu Entscheidungen, die von den Beschäftigten nicht immer als fair oder gerecht empfunden werden. Ebenso treffen die Algorithmen Entscheidungen auf der Grundlage früherer Leistungen und nicht auf der Grundlage aktueller Fähigkeiten und Fertigkeiten treffen können. Darüber hinaus können algorithmische Managementsysteme für Menschen schwer zu verstehen und zu handhaben sein. Dies kann dazu führen, dass Arbeitnehmer Schwierigkeiten haben, zu verstehen, wie ihre Arbeitsleistung bewertet wird.

Weitere Information zum Algorithmic Management finden Sie hier.