Algorithmisches Management der Arbeit

In dieser Ausgabe

Ein Dienstplan aus der Software, eine Aufgabe aufs Handy, ein Punktwert, der das Team ordnet: Teile der Führungsarbeit erledigen heute Algorithmen. Diese Ausgabe fragt, wie weit das reicht, was das erste EU-Gesetz dazu verlangt und wofür eine Führungskraft selbst einstehen muss. Sie beschreibt das Gesetz; sie ist keine Rechtsberatung.

Die Richtlinie (EU) 2024/2831 setzt die ersten EU-Regeln für algorithmisches Management auf digitalen Arbeitsplattformen; sie ist bis zum 2. Dezember 2026 umzusetzen. Doch nur 5 % der Beschäftigten in der EU verdienten im Jahr bis Frühjahr 2025 Geld über eine Plattform. Etwa jeder Vierte sagt, dass Software Aufgaben oder Schichten zuteilt, fast ebenso viele, dass sie anleitet, bewertet oder überwacht. In einer OECD-Befragung von über 6.000 Führungskräften sagen 60 % der Nutzer, die Werkzeuge verbesserten ihre Entscheidungen; fast zwei Drittel haben mindestens eine Sorge. Eine schwedische Studie verbindet starkes algorithmisches Management in der Logistik mit mehr Belastung und Unfällen.

Stiven Janaqi, Herausgeber

Titelthema

Regeln für den algorithmischen Chef

Kapitel III der Richtlinie (EU) 2024/2831 zur Plattformarbeit, angenommen im Oktober 2024, enthält die ersten EU-Regeln für algorithmisches Management; die meisten gelten auch für Selbstständige. Die Mitgliedstaaten müssen sie „bis zum 2. Dezember 2026“ umsetzen.

• Was sie nicht verarbeiten darf. Gefühlslage, private Gespräche, Daten außerhalb der Arbeitszeit (Art. 7).
• Wer was erfährt. Welche Systeme überwachen oder entscheiden, mit welchen Daten, bis zum ersten Arbeitstag (Art. 9).
• Ein Mensch beaufsichtigt. Mindestens alle zwei Jahre eine Bewertung; ein Konto sperrt oder schließt ein Mensch (Art. 10).
• Ein Recht auf Antwort. Eine Erklärung und binnen zwei Wochen eine Antwort auf einen Antrag auf Überprüfung (Art. 11).

Für andere Arbeitsplätze ist nichts entschieden. Im Dezember 2025 forderte das Europäische Parlament solche Regeln für alle; im Juli 2026 nahm die Kommission algorithmisches Management in ihre Konsultation zu einem Quality Jobs Act auf.

Unsere Lesart

Die Richtlinie ist für Plattformen geschrieben, aber ihre vier Fragen passen zu jedem Team, in dem Software Schichten oder Punkte verteilt.

Artikel 7, 9–11 und 29, verkürzt; die nationalen Gesetze fassen sie auf eigene Weise. Die Forderung des Parlaments ist kein Gesetz. Eine Beschreibung, keine Rechtsberatung.

Quellen: European Parliament and Council of the European Union, Official Journal L, 11 November 2024, 2024; European Parliament, 2025 (über Deutsche Sozialversicherung Europavertretung (December 2025) and EU Perspectives (November 2025)); European Commission, Employment, Social Affairs and Inclusion, 2026

Die Zahlen

Ein Viertel, keine Nische

Im Frühjahr 2025 fragte der OSH Pulse von EU-OSHA 25.688 Beschäftigte in der EU telefonisch, ob ihre Organisation digitale Technik nutzt, um Teile ihrer Arbeit zu steuern.

Beschäftigte in der EU, 2025: Software teilt Aufgaben, Arbeitszeit oder Schichten zu 27 %, Andere bewerten darüber ihre Leistung 26 %, Sie gibt automatische Anweisungen 26 %, Sie überwacht Arbeit und Verhalten 25 %, Verdienten Geld über eine Plattform 5 %.

Die AIM-WORK-Erhebung des JRC mit 70.316 Beschäftigten Ende 2024 und Anfang 2025 fragte enger nach Systemen, die mit wenig oder ohne menschliches Zutun arbeiten: 24 % bekamen Dienstpläne oder Schichten automatisch zugeteilt, 21 % ihre Aufgaben.

Unsere Lesart

Die Richtlinie erreicht die 5 %. Die Praktiken, die sie regelt, erreichen etwa ein Viertel aller Beschäftigten.

Selbstauskünfte, EU-27. OSH Pulse fragt, was Beschäftigte über ihre Organisation wissen; 2–3 % wussten es nicht. Plattformeinkommen in den letzten 12 Monaten ist eine eigene Frage. Die beiden Erhebungen fragen verschieden, daher die abweichenden Werte.

Quellen: EU-OSHA, 2025; Ignacio González Vázquez, Enrique Fernández-Macías, Sally Wright & Davide Villani, European Commission, Joint Research Centre, 2025

Das Modell

Anweisen, überwachen, bewerten

Die OECD definiert algorithmisches Management als Software, mit oder ohne KI, die Aufgaben von Führungskräften ganz oder teilweise automatisiert. Ihre Befragung ordnet fünfzehn Anwendungen in drei Gruppen und fragte über 6.000 Führungskräfte mittlerer Ebene in sechs Ländern, welche ihr Unternehmen nutzt.

• Anweisen. Dienstpläne, Tätigkeiten, Kunden, Arbeitsanweisungen
• Überwachen. Arbeitszeit, Tempo, Standort, Ton von Anrufen oder E-Mails, Ermüdung
• Bewerten. Ziele, Belohnungen, Sanktionen, Ranglisten

Unternehmen mit der jeweiligen Gruppe, Mittel aus Frankreich, Deutschland, Italien und Spanien: Anweisen 69 %, Überwachen 67 %, Bewerten 35 %.

In den USA liegt die Nutzung über alle drei Gruppen im Schnitt bei 90 %; in Japan nutzen 40 % der Unternehmen überhaupt ein Werkzeug. Werkzeuge, die schlechte Arbeit sanktionieren, sind überall seltener als solche, die gute belohnen: 14 % gegenüber 23 %.

Unsere Lesart

Je tiefer ein Werkzeug in persönliche Daten oder Folgen reicht, desto seltener ist es und desto mehr zählt das Urteil der Führungskraft.

Führungskräfte antworten für ihr Unternehmen. Die OECD nennt ihre Definition breit: In den vier europäischen Ländern nutzen 79 % mindestens ein Werkzeug. Nicht jedes Werkzeug nutzt KI, daher erfasst der AI Act (Nr. 41) nur einen Teil.

Quellen: Anna Milanez, Annikka Lemmens & Carla Ruggiu, OECD Artificial Intelligence Papers No. 31, 2025 (über Abstract at RePEc (IDEAS); figures from the OECD policy brief of December 2025); OECD, policy brief, 2025

Was die Forschung sagt

Bessere Entscheidungen, unklare Verantwortung

In der OECD-Befragung sagten 60 % der Führungskräfte mit den Werkzeugen, sie entschieden nun besser, dank mehr Information, Tempo und Spielraum. Doch fast zwei Drittel hatten mindestens eine Sorge.

Nutzer unter den Führungskräften mit dieser Sorge, sechs Länder: Unklare Verantwortung bei Fehlentscheidung 28 %, Logik der Entscheidung nicht nachvollziehbar 27 %, Gesundheit des Personals schlecht geschützt 27 %.

Für Beschäftigte ist die Beweislage dünn. In einer Befragung von 2024 mit fast 1.000 Fahrern und Lagerkräften in Schweden nannten die am stärksten Betroffenen etwa doppelt so oft psychische Belastung wie die am wenigsten Betroffenen (Verhältnis 2,12), Unfälle 1,9-mal so oft. Das JRC findet klar schlechtere Bedingungen für die 2 % in der EU, die allen Formen zugleich unterliegen.

Unsere Lesart

Die häufigste Sorge ist nicht die Software, sondern die Lücke dahinter: Ist eine Entscheidung falsch, weiß keiner, wem sie gehört.

Selbstauskünfte. Die schwedische Studie ist eine einmalige Befragung, teils online rekrutiert: Sie zeigt einen Zusammenhang, keine Ursache. Über alle EU-Beschäftigten sind die Zusammenhänge des JRC schwach, auch nicht kausal.

Quellen: OECD, policy brief, 2025; K. Hennum Nilsson, T. Bodin, P. Strauss et al., International Archives of Occupational and Environmental Health 98, 2025 (über Full text at PubMed Central (PMC12672710)); Ignacio González Vázquez, Enrique Fernández-Macías, Sally Wright & Davide Villani, European Commission, Joint Research Centre, 2025

Wie man es misst

Vier Zahlen für ein System

Die Maßstäbe der Richtlinie taugen für jedes Team als Kennzahlen, ob Plattform oder nicht. Auch die Frage der Erhebung ist ein Test: das Team fragen, was das System tut, und die Antworten mit dem vergleichen, was es wirklich tut.

• Informiert. Anteil des Teams, der sagen kann, was das System entscheidet und mit welchen Daten. Ein „weiß nicht“ ist ein Befund.
• Erklärt. Anfragen nach Erklärung oder Überprüfung, die binnen zwei Wochen beantwortet werden, die Frist der Richtlinie für eine Überprüfung.
• Von einem Menschen entschieden. Sanktionen, Sperrungen oder Lohnänderungen, die ein Mensch vor dem Wirksamwerden geprüft hat.
• Bewertet. Datum der letzten Prüfung, wie das System auf das Team wirkt, mindestens alle zwei Jahre.

Hypothetisches Beispiel, ein Schichtplanungssystem in einem Team von 30

• Informiert: 12 von 30 konnten sagen, was es entscheidet
• Erklärt: 5 Anfragen, 3 binnen zwei Wochen beantwortet
• Bewertet: nie in drei Jahren

Das System mag gut arbeiten; das Team kann es nicht wissen. Die Zahlen sind erfunden.

Die Zahlen sind die Lesart der Redaktion von Artikel 9–11 der Richtlinie und der Frage des OSH Pulse. Ihre Fristen binden Plattformen; für andere Arbeitgeber sind sie ein Maßstab.

Quellen: European Parliament and Council of the European Union, Official Journal L, 11 November 2024, 2024; EU-OSHA, 2025

Werkzeug der Ausgabe

Karte für eine automatisierte Entscheidung

Eine Karte für jede Entscheidung, die Software trifft oder vorbereitet. Mit den Betroffenen ausfüllen; wo eine Zeile leer bleibt, ist die Lücke der Befund.

1. Die Entscheidung was sie entscheidet oder vorschlägt: Schichten, Aufgaben, Ziele, eine Bewertung, eine Sanktion
2. Daten was sie nutzt und was nicht: Gefühle, private Gespräche, Zeit außerhalb der Arbeit
3. Wer sie überprüfen kann die Rolle, die sie prüfen und aufheben kann, und wie schnell
4. Wie das Team davon erfährt wann es erfuhr, mit welchen Worten, wo es steht
5. Erklärung und Einspruch wer antwortet und binnen wie vieler Tage
6. Letzte Bewertung Datum, wer beteiligt war, was sich änderte

Eine Praxis, die die Redaktion vorschlägt, nach Artikel 7–11 der Richtlinie und den Sorgen aus der OECD-Befragung. Erweist sich eine Entscheidung als falsch, hilft das 5-Why-Blatt, die Ursache zu finden und eine verantwortliche Person zu benennen.

Quellen: European Parliament and Council of the European Union, Official Journal L, 11 November 2024, 2024; OECD, policy brief, 2025

Tool öffnen: 5 Whys

Quellen und Methode

Jede Zahl hat eine Quelle.

Die Zahlen dieser Ausgabe stammen aus den folgenden Quellen. Das Jahr zeigt, wie aktuell jede ist.

• European Parliament and Council of the European Union, Official Journal L, 11 November 2024, “Directive (EU) 2024/2831 on improving working conditions in platform work”, 2024. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2024/2831/oj/eng
• European Parliament, “Recommendations to the Commission on digitalisation, artificial intelligence and algorithmic management in the workplace (2025/2080(INL))”, 2025 (über Deutsche Sozialversicherung Europavertretung (December 2025) and EU Perspectives (November 2025)). https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-10-2025-0337_EN.html
• European Commission, Employment, Social Affairs and Inclusion, “Commission opens second-phase consultation on Quality Jobs Act”, 2026. https://employment-social-affairs.ec.europa.eu/news/commission-opens-second-phase-consultation-quality-jobs-act-2026-07-20_en
• EU-OSHA, “OSH Pulse 2025: Occupational safety and health in the era of climate and digital change”, 2025. https://osha.europa.eu/en/publications/osh-pulse-2025-occupational-safety-and-health-era-climate-and-digital-change
• Ignacio González Vázquez, Enrique Fernández-Macías, Sally Wright & Davide Villani, European Commission, Joint Research Centre, “Digital Monitoring, Algorithmic Management and the Platformisation of Work in Europe”, 2025. https://doi.org/10.2760/9406086
• Anna Milanez, Annikka Lemmens & Carla Ruggiu, OECD Artificial Intelligence Papers No. 31, “Algorithmic management in the workplace: New evidence from an OECD employer survey”, 2025 (über Abstract at RePEc (IDEAS); figures from the OECD policy brief of December 2025). https://doi.org/10.1787/287c13c4-en
• OECD, policy brief, “How widespread is algorithmic management in workplaces?”, 2025. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/12/how-widespread-is-algorithmic-management-in-workplaces_d1e62812/cda7a114-en.pdf
• K. Hennum Nilsson, T. Bodin, P. Strauss et al., International Archives of Occupational and Environmental Health 98, “Algorithmic management is associated with psychological distress, musculoskeletal pain, and occupational accidents: a cross-sectional study in logistics”, 2025 (über Full text at PubMed Central (PMC12672710)). https://doi.org/10.1007/s00420-025-02180-5

Redaktionelle Methode

Jede Zahl wurde auf Jahr, Herausgeber und genaue Bedeutung geprüft. Wo die Seite des Herausgebers nicht erreichbar war, wurde sie an unabhängigen Zusammenfassungen geprüft und mit „über“ markiert. Die Deutung der Redaktion ist als „Unsere Lesart“ markiert. Zahlen, die sich nicht bestätigen ließen, stehen nicht in der Ausgabe.