KI und algorithmische Systeme verstehen, bewerten und begrenzen. So gelingt Mitbestimmung bei KI: Praxisbeispiele und Impulse

Jonas Grasy, Bettina Seibold and Ernesto Klengel

No 59, Mitbestimmungspraxis from Hans Böckler Foundation, Institute for Codetermination and Corporate Governance (I.M.U.)

Abstract: Algorithmische Systeme und insbesondere künstliche Intelligenz (KI) sind zentrale Technologien moderner Digitalisierungsstrategien. Sie faszinieren und verunsichern gleichermaßen. In den Unternehmen kommen zunehmend KI-getriebene Systeme wie ChatGPT und Microsoft CoPilot zum Einsatz, die gewohnte Formen der Arbeit grundsätzlich verändern. Außerdem stellen sie die Mitbestimmung vor neue Herausforderungen: Betriebs- und Personalräte müssen sich jenseits der eingespielten IT-Mitbestimmung mit Anwendungsfällen und Einsatzbereichen von KI auseinandersetzen, um die Risiken für die Beschäftigten abschätzen und abmildern zu können. Die Mitbestimmungspraxis zeigt Praxisbeispiele dafür, wie Betriebsräte mit neuen und bewährten Methoden das Thema KI und algorithmische Systeme angehen. Damit Letztere keine negativen Folgen für die Beschäftigten haben, müssen die Mitbestimmungsakteure die Anwendungen verstehen, bewerten und begrenzen können.

Keywords: Mitbestimmung; Nils Werner; Praxisbeispiele; IBM; DuPont; Siemens; Heidelberg Materials AG; KI; Datenschutz; Qualifizierung; Beteiligung; Betriebsverfassungsrecht; Portrait; Betriebsvereinbarung; Dienstvereinbarung (search for similar items in EconPapers)
Date: 2024
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