Neuer Bericht: Überwachung, Rationalisierung und Reorganisation der Arbeit mit digitaler Technologie

Die Datenerfassung am Arbeitsplatz ist mittlerweile allgegenwärtig. Arbeitgeber nutzen eine wachsende Zahl von Informationssystemen, um Arbeitsabläufe und die von ihren Mitarbeitern geleistete Arbeit zu planen, zu organisieren und zu verwalten. Am bekanntesten sind Systeme für Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM), die heute von mittleren bis großen Unternehmen in den meisten Branchen eingesetzt werden. In vielen Systemen werden ständig digitale Aufzeichnungen über Arbeitsaktivitäten und Verhaltensweisen der Mitarbeiter gespeichert. Diese Daten werden zunehmend in zentralisierten Datenbanken und in der Cloud gespeichert. Die Arbeitgeber nutzen die Daten, um Managemententscheidungen zu unterstützen, die Arbeit zu organisieren, Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Mitarbeiter zu überwachen. Die eingesetzten technischen Systeme sind oft komplex und undurchsichtig. Die meisten Arbeitnehmer sind sich der Datenflüsse und Entscheidungen nicht bewusst, die im Hintergrund ablaufen, während sie bei der Arbeit routinemäßig mit vernetzter Software und Geräten interagieren.

Cracked Labs hat zusammen mit UNI Europa und anderen Partnern eine Fallstudie veröffentlicht, die Softwaresysteme und -technologien untersucht und dokumentiert, die von Arbeitgebern eingesetzt werden, die umfangreiche persönliche Daten über die Arbeitsaktivitäten und das Verhalten von Arbeitnehmern nutzen, um die Arbeit zu rationalisieren, zu reorganisieren und zu verwalten, die Kontrolle über Arbeitnehmer auszuweiten, sie einer digitalen Überwachung zu unterwerfen und automatisierte Entscheidungen über sie zu treffen - mit Schwerpunkt auf Europa. Zur Veranschaulichung weitergehender Praktiken wird die Cloud-basierte Software für Unternehmensdatenanalyse, Workflow-Automatisierung und algorithmisches Management des deutschen Anbieters Celonis untersucht, basierend auf einer detaillierten Analyse der Software-Dokumentation und anderer Unternehmensquellen.

Celonis gilt als weltweiter Marktführer im Bereich Software für Process Mining, das die von Unternehmenssystemen von Anbietern wie SAP, Oracle, Salesforce und Microsoft aufgezeichneten Aktivitätsprotokolldaten nutzt, um eine digitale Darstellung der tatsächlichen Arbeitsabläufe in einem Unternehmen bis hin zu den einzelnen Schritten und Aufgaben zu erstellen. Process Mining zielt darauf ab, Arbeitsabläufe zu analysieren, zu standardisieren und zu optimieren, um sie produktiver und effizienter zu machen und gleichzeitig die Kosten zu senken. Celonis gilt zwar noch als "Startup", hat aber einen bedeutenden Kundenstamm in Europa und den USA. Das Unternehmen erhielt mehr als eine Milliarde an Risikokapital und wurde 2022 unter den fünf größten privaten Investitionen in KI-Technologie weltweit aufgeführt. Celonis bietet auch Software für die Automatisierung von Arbeitsabläufen und das Aufgabenmanagement an.

Die Fallstudie dokumentiert ein breites Spektrum von Datenpraktiken, die Arbeitnehmer in vielen Bereichen betreffen können, von der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen bis zur Fertigung, von kreativer Arbeit bis zur Kommissionierung im Lager, von Niedriglohn- bis zu Wissensarbeit. Auf der Grundlage großer Mengen von Protokolldaten über Arbeitstätigkeiten evaluiert, bewertet und überwacht Celonis Arbeitsabläufe in vielen Branchen, um sie im Einklang mit den Geschäftszielen der Arbeitgeber zu optimieren. Metriken über Produktivität, Zeit, Qualität, Automatisierung und Kosten sind allgegenwärtig. Verschiedene Mechanismen helfen dabei, die Reorganisation und das Management der Arbeit zu automatisieren. Darüber hinaus kann die Technologie von Celonis zur Überwachung, Bewertung und Einstufung von Mitarbeitern auf individueller Ebene eingesetzt werden. Die Workflow-Automatisierungstechnologie des Unternehmens priorisiert, verteilt und weist den Mitarbeitern automatisch Aufgaben zu.

Der letzte Abschnitt der Fallstudie fasst die ermittelten Datenpraktiken zusammen und erörtert mögliche Folgen für die Arbeitnehmer. Während die granulare Leistungsüberwachung auf individueller Ebene eindeutig problematisch ist, erhöht die Extraktion von aggregiertem Wissen aus persönlichen Daten das Machtungleichgewicht am Arbeitsplatz und kann ebenfalls erhebliche Auswirkungen haben. Die Nutzung der Daten zur Standardisierung und einseitigen Reorganisation von Arbeitsabläufen kann die Arbeit beschleunigen und intensivieren, den Ermessensspielraum einschränken, Arbeitnehmer leichter ersetzbar machen, Outsourcing erleichtern, die Verhandlungsmacht untergraben und die Löhne beeinflussen. Automatisierte Aufgabenzuweisung und algorithmische Managementpraktiken können ebenfalls eine Reihe von Nebenwirkungen haben. Die rasche Ausweitung von Datenströmen und Funktionen untergräbt möglicherweise die Zweckbindung, einen Eckpfeiler des europäischen Datenschutzrechts.

Weitere Informationen über die Fallstudie finden Sie hier und über das gesamte Projekt hier.

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