Künstliche Intelligenz: DGB fordert Mitbestimmungsrecht für Beschäftigte

Der DGB hat ein Impulspapier zur Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt veröffentlicht. Leitmotiv des Papiers ist „Gute Arbeit by Design“. Der DGB fordert ein generelles Initiativ- und Mitbestimmungsrecht der Beschäftigten bei der Nutzung personenbezogener Daten. „Es muss klar sein, dass KI nicht hinter dem Rücken der Beschäftigten eingesetzt wird. Das ist auch die Grundlage für Akzeptanz und Vertrauen im Betrieb“, so der DGB-Vorsitzende Reiner Hoffmann.

KI gemeinsam gestalten: Bundesregierung braucht konkreten Zukunftsplan

„Wir erwarten von der Bundesregierung einen konkreten Zukunftsplan, mit dem wir die KI für die Arbeitswelt gemeinsam politisch gestalten“, so Hoffmann. „KI-basierte Systeme sind keine Mysterien, sondern Werkzeuge, die für unterschiedlichste Zwecke eingesetzt werden können. Entscheidend ist, wer über die Optimierungsziele für eine KI entscheidet.“

Hoffmann: KI bietet große Potenziale

„KI bietet große Potenziale, Arbeitsbedingungen zu erleichtern. Es stellt sich aber immer die Frage, wie die persönlichen Daten noch genutzt werden“, erklärt der DGB-Vorsitzende. „Wenn zum Beispiel Beschäftigte künstlich prognostizierte Erwartungen nicht erfüllen und es keine Regeln zum Schutz vor einer datenbasierten Aussortierung gibt, geht es schnell um persönliche Existenzen. Für den betrieblichen Einsatz von KI ist deshalb von entscheidender Bedeutung, die Zielkonflikte – insbesondere bei der Nutzung persönlicher Daten – möglichst zu vermeiden.“

Leitmotiv „Gute Arbeit by Design“

Das Impulspapier des DGB steht unter dem Leitmotiv „Gute Arbeit by Design“. „Das bedeutet, dass die Beschäftigten und deren Interessenvertretungen bereits bei der Definition der Zielsetzung und Zielfindung von KI-Systemen, die die Arbeitsbedingungen und Beschäftigungsperspektiven sowie Fort- und Weiterbildungsoptionen beeinflussen, beteiligt werden und mitbestimmen können“, heißt es in dem Papier. Gleiches gelte „auch für die Entwicklung, Implementierung, Umsetzung und Evaluation, bei der insbesondere die Dynamik, beziehungsweise Veränderung der lernenden Systeme berücksichtigt werden muss. Leitziel muss hier sein, dass die Maschine den Menschen unterstützt“.

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