43 03 / 23 PERSONALquarterly PA einhergehenden, in der wissenschaftlichen Diskussion adressierten Herausforderungen, Risiken und nichtintendierten Nebenwirkungen fortgeschrittener People Analytics nicht angemessen ab, sondern zeichnet insgesamt ein idealisiertes, optimistisches Bild des zu erwartenden Nutzens für das Personalmanagement. Interessant ist hieran, dass im Diskurs sehr viel über die prognostischen Potenziale von PA geschrieben wird, in der Praxis jedoch noch vermehrt deskriptive Analysen genutzt zu werden scheinen (vgl. Katzera/Leusch, 2020: 4). Dieser Positiv-Bias im Diskurs geht einher mit einer impliziten, aber auch expliziten Diskreditierung der Bedeutung menschlicher Intuition und Erfahrungswissens bei Entscheidungsprozessen wie auch einer Überhöhung der Aussagekraft von Daten, die oftmals naiv mit Wissen gleichgesetzt werden. Auch etwaige Diskriminierungseffekte durch Algorithmen (vgl. Leicht-Deobald et al., 2019; Wildhaber et al., 2019) werden – und das ist auch angesichts der breiten gesellschaftlichen Debatte erstaunlich – nur selten diskutiert. Die Auseinandersetzung mit datenschutz- und mitbestimmungsrechtlichen Aspekten hingegen ist sehr präsent, vor allem im Vergleich zu Textpassagen, die sich auf ethische Fragen und Umsetzungsfragen beziehen. Weiterhin finden sich auch qualitative Unterschiede, die sich auf die Tiefe der Auseinandersetzung mit der jeweiligen Thematik beziehen. So werden Aspekte des Datenschutzes und der betrieblichen Mitbestimmung (bspw. im Hinblick auf die Rechtskonformität von People-AnalyticsAnwendungen) wesentlich differenzierter besprochen, als es bei ethischen Problemstellungen und Risiken der Fall ist (vgl. Tursunbayeva et al., 2022; Wildhaber et al., 2019; Leicht-Deobald et al., 2019; Zweig, 2019). Rechtliche Unsicherheiten scheinen von den Akteuren also sowohl als dringlicher als auch als praktisch besser adressierbar wahrgenommen zu werden. So werden unerwünschte Nebeneffekte wie ein möglicher Vertrauensverlust in den Arbeitgeber oder eine sinkende Arbeitsmotivation, wie sie bspw. durch das Tracken und Analysieren des gesamten Arbeits- und Kommunikationsverhalten auftreten können (Giermindl et al., 2022), im öffentlichen Diskurs kaum oder gar nicht formuliert. Auch mögliche Effekte wie Gaming the System (Aboubichr/Conway, 2021; Fisher/Downes, 2008), die aus Strategien der Mitarbeitenden resultieren können, die Leistungsbeurteilung und eigenen Karriereperspektiven vor dem Hintergrund algorithmischer Dateneanalysen zu manipulieren, werden im Diskurs weitgehend ignoriert. Limitationen Der vorliegende Beitrag arbeitet die Akzentuierungen und blinden Flecken des fachlichen und öffentlichen Diskurses um PA heraus und bietet Anschlussmöglichkeiten für weitergehende Arbeiten auf diesem Gebiet. Gleichwohl unterliegt unsere Analyse gewissen Limitationen. So wurde lediglich der deutschsprachige Raum untersucht. Zudem beschränkte People Analytics muss jedoch nicht zwingend auf Daten mit (direktem) Personenbezug zurückgreifen, sondern kann auch mit anonymisierten bzw. aggregierten Datensätzen arbeiten. Diese Möglichkeit ist auch im Diskurs präsent. Dabei wird besonders der datenschutzrechtliche Aspekt betont: „Die persönlichen Rechte, insbesondere das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, müssen gewahrt bleiben – eine anonymisierte Auswertung sollte deshalb selbstverständlich sein.“ Ein weiteres prominentes Thema ist die betriebliche Mitbestimmung. Es weist eine hohe diskursive Überschneidung zum Datenschutz auf. In Textpassagen, in denen datenschutzrechtliche Aspekte genannt werden, werden oftmals also auch Mitbestimmungsaspekte thematisiert. In der Mehrheit wird dabei meist allgemein auf die Einhaltung der Datenschutz- und Mitbestimmungsrechte oder konkret auf den Erlaubnistatbestand der Betriebsvereinbarung hingewiesen. Vereinzelt werden beim Datenschutz und der betrieblichen Mitbestimmung die besonderen institutionellen Rahmenbedingungen in Europa (DS-GVO) und Deutschland (BetrVG) betont. Eher am Rande werden die Aspekte Datenschutz und betriebliche Mitbestimmung bei Anwendungen thematisiert, die auf künstlicher Intelligenz bzw. selbstlernenden Algorithmen basieren. Beim Datenschutz wird vereinzelt auf rechtliche Grauzonen hingewiesen und Nachbesserungsbedarf gefordert. In diesem Zusammenhang wird auch der Vorstoß der EU-Kommission zur Regulierung künstlicher Intelligenz erwähnt. Im Vergleich dazu ist die betriebliche Mitbestimmung etwas präsenter, was primär auf das im vergangenen Jahr verabschiedete Betriebsrätemodernisierungsgesetz zurückzuführen sein dürfte. In Hinblick auf Data Governance wird besonders in Branchenmagazinen die Bedeutsamkeit eines unternehmensinternen „(…) Code of Conduct auf der Basis von Datenschutz- und Persönlichkeitsrechten“ betont. Die Mehrheit der codierten Stellen können dabei rechtlichen Aspekten zugeordnet werden (u. a. Regelungen zu Zugriffsberechtigungen), in deutlich geringerem Maße werden ethische Anforderungen im Umgang mit sensiblen Daten erwähnt. Insgesamt wird das Themenfeld Ethik im Vergleich zu den rechtlichen Aspekten (vor allem Datenschutz und betriebliche Mitbestimmung) deutlich seltener behandelt (in der Relation 1 zu 3). Die Auseinandersetzung mit ethischen Anforderungen bleibt dabei auf einem sehr allgemeinen Niveau. Insgesamt wird gefordert, dass Unternehmen bei der Datenerhebung und -analyse ethisch sensibel vorgehen sollen. Diskussion In welchem Verhältnis stehen die im (fach-)öffentlichen Diskurs beobachtbaren Akzentuierungen und Argumentationslinien zum Stand der wissenschaftlichen Diskussion um People Analytics? Der von uns analysierte Diskurs bildet die mit der praktischen Implementierung und Anwendung von
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