PERSONALquarterly 02 / 23 34 SCHWERPUNKT_KI ALS TEAMMITGLIED In Überlegungen dazu, wie Systeme und wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und System gestaltet werden sollten, bieten Arbeitsgestaltungsmodelle wie das von Morgeson und Kollegen (2012) Anhaltspunkte dafür, welche Arbeitscharakteristika die Implementierung algorithmusbasierter Systeme beeinflussen könnten, was wiederrum wichtige arbeitsbezogene Konsequenzen nach sich ziehen kann (für einen Überblick, welche Effekte algorithmusbasierte Systeme auf Arbeitscharakteristika von Managementaufgaben bspw. haben können, vgl. Parent-Rocheleau/Parker, 2022). In der Kategorie der Aufgabencharakteristika könnten algorithmusbasierte Systeme z. B. die Arbeitsautonomie beeinflussen. In der Personalarbeit könnte die Arbeitsautonomie eingeschränkt werden, wenn algorithmusbasierte Systeme klare Entscheidungsempfehlungen anbieten (z. B. welche Bewerberinnen oder Bewerber eingestellt werden sollen) und Entscheiderinnen und Entscheider weniger Spielraum dafür haben, wie sie ihre Arbeit ausführen. Auch die Aufgabenvielfalt kann sich durch algorithmusbasierte Systeme verändern. Sie kann sich verringern, wenn Teile von Aufgaben automatisiert werden, kann sich aber auch erhöhen, wenn durch das System neue Aufgaben entstehen (bspw. Überwachungstätigkeiten hinsichtlich der Funktionalität des Systems). Auch Wissenscharakteristika können durch algorithmusbasierte Systeme beeinflusst sein. Im Einklang mit möglichen Veränderungen in der Aufgabenvielfalt könnten Systeme die Komplexität von Arbeitstätigkeiten und erforderliche Fertigkeiten bei der Erfüllung von Arbeitstätigkeiten verändern. Mit der Implementierung algorithmusbasierter Systeme gehen oft Überwachungstätigkeiten einher (z. B. ob automatisch erstellte Schichtpläne in Ordnung sind oder die Bewertungen von Bewerberinnen und Bewerbern angemessen erscheinen), die möglicherweise andere Fertigkeiten erfordern (z. B. anhaltende Wachsamkeit), als wenn verantwortliche Personen selbst die entsprechenden Aufgaben ausführten. Soziale Charakteristika der Arbeit können sich durch die Implementierung algorithmusbasierter Systeme ebenfalls wandeln. So wäre denkbar, dass entsprechende Systeme Arbeitstätigkeiten zuweisen oder den Arbeitsfortschritt innerhalb von Projekten überwachen. Systeme in solchen Rollen könnten die Abhängigkeit von menschlichen Vorgesetzten verringern. Ein großer Teil der Forschung hinsichtlich der Veränderung von Arbeitscharakteristika durch die Implementierung algorithmusbasierter Systeme ist theoretischer Natur (Parker/Grote, 2022; Wang et al., 2020) oder stammt aus der Arbeitsumgebung der Gig Economy. In diesem Umfeld werden typischerweise kleine Aufträge an freie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter vergeben, wie bspw. im Arbeitsalltag von Uber- oder Lieferando-Mitarbeitenden. Hierbei übernehmen algorithmusbasierte Systeme (innerhalb von Apps, die die Mitarbeitenden nutzen) Aufgaben, die in klassischen Arbeitsumfür das Wohlbefinden (z. B. hinsichtlich Stress). Verschiedene Metaanalysen stützen die Annahme, dass Unterschiede in den Arbeitscharakteristika weitreichende Konsequenzen haben. Bspw. zeigten Humphrey und Kollegen (2007), dass Arbeitsautonomie leicht negativ mit Fehlzeiten, leicht positiv mit Arbeitsleistung, mittelgradig positiv mit Arbeitsmotivation und stark positiv mit Arbeitszufriedenheit zusammenhängt. Der Nutzen von Modellen wie dem von Morgeson und Kollegen (2012) liegt besonders darin, dass sie Arbeitscharakteristika aufführen, die Unternehmen bei der Gestaltung von Arbeitsplätzen berücksichtigen können, um diese menschengerecht zu gestalten. Gleichzeitig erlauben die Modelle Annahmen darüber, welche Arbeitscharakteristika Menschen potenziell selbst anpassen, um Arbeitsplätze angenehmer für sich zu gestalten. Diese von Mitarbeitenden initiierte Anpassung von Arbeitsaufgaben, des Arbeitsplatzes und eine veränderte Einstellung gegenüber der Arbeit wird auch als Job Crafting bezeichnet (Rudolph et al., 2017). Die erwähnten Modelle erlauben bspw. anzunehmen, dass Mitarbeitende auf veränderte Arbeitscharakteristika (bspw. verringerte Entscheidungsautonomie) mit Anpassungen reagieren können, die diesen Veränderungen entgegenwirken (ein Beispiel für eine solche Anpassung im Bereich der algorithmusbasierten Entscheidungsunterstützung findet sich im Abschnitt Diskussion und Schlussfolgerungen). Algorithmusbasierte Entscheidungsunterstützung verändert Arbeitscharakteristika Unabhängig von den technischen Grundlagen algorithmusbasierter Entscheidungsunterstützungssysteme (z. B. ob Algorithmen händisch programmiert sind oder auf Verfahren des maschinellen Lernens basieren) haben sie zum Ziel, Teile von Entscheidungsprozessen zu automatisieren (Parasuraman et al., 2000). Das betrifft bspw. die Aufbereitung komplexer Datensätze, um sie greifbar für Menschen zu machen, genauso wie die Empfehlung von Entscheidungsalternativen bis hin zur automatisierten Ausführung von Entscheidungen (Parasuraman et al., 2000). Konkrete Anwendungsbeispiele für die Nutzung algorithmusbasierter Unterstützung finden sich in der Personalauswahl (Langer et al., 2021). So könnten z. B. entsprechende Systeme aus Lebensläufen von Bewerberinnen und Bewerbern die wichtigsten Informationen extrahieren und zusammengefasst präsentieren. Genauso könnten entsprechende Systeme basierend auf den Lebensläufen eine Bewertung der Passung des jeweiligen Bewerbern produzieren. Ebenfalls denkbar ist, dass Systeme automatisiert Absagen an ungeeignete Kandidaten versenden. Je nachdem, wie ein solches System und wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und System gestaltet sind, kann das die Arbeit von Entscheiderinnen und Entscheidern sehr unterschiedlich beeinflussen.
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