Digitale Transparenz im Job: Das Spiel mit den Daten

Wenn Arbeit gläsern macht: Im Zuge der Digitalisierung fallen ständig Daten über individuelle Arbeitsprozesse an. Ein Spin-off-Projekt des bidt untersucht, wie diese so genutzt werden können, dass sowohl Beschäftigte als auch Arbeitgeber davon profitieren.

Beschäftigte in Teamarbeit am Bildschirm

Daten als Nebenprodukt: Arbeiten mit digitalen Hilfsmitteln (Foto: SolisImages – stock.adobe.com)

Prof. Alexander Pretschner, Vorsitzender des bidt-Direktoriums und Informatiker, leitet zusammen mit dem Sozialwissenschaftler Prof. Andreas Boes und dem Wirtschaftswissenschaftler Prof. Thomas Hess, beide Mitglied im bidt-Direktorium, das interdisziplinäre Projekt „Inverse Transparenz“. Im Interview erläutern sie, wie Innovationskulturen mit Datenschutz zusammengedacht und eine immer weitergehende digitale Kontrolle der Beschäftigten verhindert werden können.

Sie beschäftigen sich in Ihrem Projekt mit Daten, die beim Arbeiten anfallen – welche sind das zum Beispiel?

Thomas Hess: Unternehmen sammeln heute infolge der Digitalisierung automatisch viele Daten darüber, was Mitarbeiter tun. Das kennt man schon länger, zum Beispiel aus der Versicherungsindustrie, wo beim Bearbeiten von Schadensanträgen sehr viele Daten anfallen. Eine solche automatische Aufzeichnung, die bislang eher technisch getrieben war, um bestimmte Systeme zu optimieren, gibt es nun in ganz vielen Bereichen.

Wir untersuchen das am Beispiel der Software-Industrie. Die Tools, die Software-Entwickler einsetzen, enthalten viele Aufzeichnungen darüber, wer was wann getan hat. Es geht also um Daten darüber, was Mitarbeiter machen.

Andreas Boes: Daten werden heute als Nebenprodukt des Arbeitens automatisch erzeugt. Es steht nirgendwo eine Kamera, die aufzeichnet, was jemand tut, wie oft und wie lange man da ist. Aber wer mit digitalen Systemen arbeitet – und das machen ja inzwischen die meisten –, erzeugt permanent Daten.

Wofür lassen sich diese Daten auswerten?

Thomas Hess: Intuitiv würde man meinen, dass klar ist, was passiert: Vorgesetzte, die so viele Daten über ihre Beschäftigten haben, gehen zu einer Mikrosteuerung über, das heißt, sie kontrollieren jede kleinste Aktivität aller Mitarbeiter, für die sie verantwortlich sind. Das aber wäre aus zwei Gründen genau das Falsche. Zum einen ist aus der Managementperspektive nicht gesagt, dass das die bessere Art Führung ist. Zum Beispiel würden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter dadurch nicht motiviert. Und das zweite ist, dass es dafür keine Akzeptanz gibt. Die Mitarbeiter würden sicher einen Weg finden, ein solches System zu umgehen, oder bei arbeitnehmerfreundlichen Arbeitsmärkten einfach weggehen und den Arbeitgeber wechseln.

„Die Technik macht es möglich, Menschen bis in die tiefsten Poren ihrer Leistung zu kontrollieren.“

Andreas Boes

Vor Kurzem landete das Unternehmen Zalando in den Schlagzeilen, weil es seine Mitarbeiter angeblich mit einer Software überwacht. Zeigt das, wie es nicht laufen sollte?

Andreas Boes: Das ist ein sehr interessantes Negativbeispiel. Im Grunde genommen wurde ein vernünftiges Tool, nämlich das 360-Grad-Feedback, missbraucht, um eine Spitzelkultur zu verankern, in der jeder jeden verpetzt – zumindest, wenn man der Studie, die dazu veröffentlicht wurde, Glauben schenken darf.

Thomas Hess: Ein solches System ist nicht zukunftsfähig, das ist genau das Gegenteil von Vertrauenskultur. So wird Führung gerade in der Zukunft nie funktionieren.

Andreas Boes: Unsere Meinung ist, dass sich heutzutage ohne Vertrauenskultur ein vernünftiger Arbeitsprozess nicht erreichen lässt.

Die Technik macht es möglich, Menschen bis in die tiefsten Poren ihrer Leistung zu kontrollieren. Eine Antwort darauf könnte sein, Daten, die im Arbeitsprozess anfallen, radikal zu schützen. Damit verliert man aber die damit verbundenen Chancen, sie sinnvoll zu nutzen, zum Beispiel für Innovationen.

Würden aber umgekehrt alle Daten freigegeben, bestünde die Gefahr, dass sich die Menschen nicht darauf einlassen, mit ihnen zu arbeiten, weil sie permanent Angst hätten, dass die Information gegen sie verwendet werden kann. Für dieses scheinbare Gestaltungsdilemma versuchen wir in unserem Projekt in interdisziplinärer Zusammenarbeit eine Lösung zu finden.

„Wir suchen eine Lösung für eine Verwendung dieser Daten, von der beide Seiten etwas haben.“

Thomas Hess

Wie wollen Sie das in Ihrem Projekt sicherstellen?

Thomas Hess: Die Grundidee ist, dass man eine Win-win-Situation herstellt. Deswegen suchen wir eine Lösung für eine Verwendung dieser Daten, von der beide Seiten etwas haben. Und das wollen wir über inverse Transparenz herstellen.

Was meinen Sie mit „inverser Transparenz“?

Andreas Boes: Ein Arbeitsverhältnis ist immer asymmetrisch. Durch das Direktionsrecht ist festgelegt, dass sich nicht zwei Gleiche begegnen, sondern eine Seite mehr Macht hat. Die Gefahr ist nun, dass die Daten, die heute entstehen, beim Management landen und nichts passiert, außer dass es noch mehr Macht bekommt.

Dagegen setzen wir die Idee der inversen Transparenz: Die Mitarbeiter sehen, was gesehen wird. Sie haben Einblick, welche Daten von ihnen genutzt werden und wozu. So können sie sich sicher sein, dass nichts hinter ihrem Rücken passiert. Dahinter steckt das Prinzip „Watch the Watcher“.

„Wir entwickeln ein Tool, das die Verwendung von Daten fälschungssicher protokollieren kann.“

Alexander Pretschner

Wie lässt sich das technisch erreichen?

Alexander Pretschner: Wir entwickeln ein Tool, das die Verwendung von Daten fälschungssicher protokollieren kann. Wir bauen ja im Projekt auch ein Werkzeug, mit dem die erhobenen Daten aggregiert und angezeigt werden können, da haben wir Kontrolle über die Protokollierung.

Aus technischer Sicht gibt es eine ganze Reihe von Möglichkeiten, an Mitarbeiterdaten zu gelangen: Man kann direkt auf die Datenbank zugreifen, in der die Daten zu Arbeitsabläufen gespeichert sind. Man kann auf die Daten über die Aggregationswerkzeuge zugreifen, die ja genau den Mehrwert aus den erhobenen Daten erzielen sollen. Man kann Excel-Tabellen exportieren, die dann irgendwo verwendbar sein können, und man kann den Bildschirm abfotografieren.

Wir haben in den letzten zehn Jahren an Ansätzen der sogenannten verteilten Datennutzungskontrolle gearbeitet, mit der die Verwendung von Daten nach ihrer Herausgabe kontrolliert werden kann. In diesem Projekt konzentrieren wir uns nun auf den Aggregator und die Datenbank sowie fälschungssichere Logs, die die Zugriffe protokollieren.

Es gibt da noch eine ganze Reihe spannender Herausforderungen: Wie gehen wir mit großen Datenmengen um? Und wie stellen wir sicher, dass der Benutzer versteht, wo die Grenzen dieses Ansatzes liegen?

Was bedeutet der Zugang zu diesen Daten für Führungskräfte?

Andreas Boes: Die Voraussetzung dafür, dass die Daten sinnvoll genutzt werden, ist eine Vertrauenskultur. Daher ist es auch so wichtig, dass wir das Thema interdisziplinär angehen. Thomas Hess befasst sich mit Fragen der Führung in datenvermittelten Strukturen. Und ich gehe von der Mitarbeiterseite an das Thema heran: Wie schaffen wir es, dass die Mitarbeiter aktiv diese Daten nutzen? Ein wichtiges Element sind Regeln, die definieren, wie das Spiel mit den Daten funktioniert.

Thomas Hess: Rechte und Regeln braucht es für die technische Seite, aber auch für das Führungsverhältnis.

Alexander Pretschner: Aus technischer Perspektive können wir festlegen und in definierten Kontexten erzwingen, wer wann wie lange und unter welchen Umständen auf die Daten zugreifen darf, auch wann die Daten gelöscht werden – aber diese Regeln müssen natürlich von Menschen festgelegt werden.

„Nicht alles messen, was man messen könnte.“

Andreas Boes

Lässt sich Arbeit und Leistung denn überhaupt immer in Daten erfasst darstellen? Wie funktioniert das bei den sogenannten Wissensarbeitern oder in kreativen Berufen?

Andreas Boes: Bei einfachen Arbeiten werden zum Beispiel die Anschläge gemessen.

Thomas Hess: … oder in der Industrieproduktion, wie viele Teile gefertigt werden.

Andreas Boes: Software-Entwicklung dagegen ist im Grunde eine hochkreative Tätigkeit, bei der sehr komplexe und auch innovative Produkte entstehen. Wir arbeiten im Projekt mit der Software AG zusammen, einem der größten Software-Hersteller in Deutschland.

Das Unternehmen geht sehr bewusst damit um, dass es eben nicht alles misst, was es messen könnte. Sondern es wird versucht, in Datentransparenz zu fassen, was wirklich wichtig ist. Zum Beispiel, wie ein Problem gelöst wurde. Diese Erfahrungen werden dann mit allen Beschäftigten weltweit geteilt.

Thomas Hess: Auf Führungsebene ist interessant, dass die Daten eben nicht eingesetzt werden, um den individuellen Fortschritt zu kontrollieren. Man könnte ja an der Software nachlesen, wie viele Zeilen jemand geschrieben hat, und meinen, wer viel programmiert hat, sei produktiv. Oder man könnte es am Ergebnis festmachen: Vielleicht hat jemand zwar nur drei Module geschrieben, aber es sind die besseren. Eine solche Kontrolle wäre aus Unternehmensperspektive aber nicht sinnhaft. Sie würde nicht dazu führen, dass das Management Input für Innovationen bekommt.

Entwicklungsbezogene Daten können die Software-Entwicklung extrem positiv beeinflussen.

Alexander Pretschner

Das Stichwort Innovationen ist schon öfter gefallen: Wie können diese Daten dafür genutzt werden?

Alexander Pretschner: Es gibt die Forschungsströmung der sogenannten Code Intelligence. Früher haben wir Informatiker versucht, allein aus dem Code Rückschlüsse zu ziehen, wo etwa besonders fehleranfällige Stellen liegen oder welche Codestücke besonders schwierig zu warten sind – anhand von Metriken, mit denen wir strukturelle Merkmale des Codes erfasst haben. Das hat nicht so richtig gut funktioniert. Aber wenn man Kontextwissen aus dem Entwicklungsprozess dazunimmt, klappt das sehr viel besser. Wir können dann zum Beispiel Testfälle so sortieren, dass diejenigen Tests als Erstes ausgeführt werden, die am wahrscheinlichsten Fehler finden, sodass Entwickler schnell Rückkopplungen erhalten.

Ich glaube, dass entwicklungsbezogene Daten die Software-Entwicklung extrem positiv beeinflussen können – sofern sie menschenverträglich verwendet werden.

„In den neuen datenbasierten Wertschöpfungssystemen gehen Innovation und Wertschöpfung Hand in Hand.“

Andreas Boes

Andreas Boes: Das sind also nicht nur leistungsbezogene Daten, die anfallen. Viele Daten sind immer wichtiger dafür, dass Menschen vernünftig zusammenarbeiten können. Zum Beispiel läuft in manchen Unternehmen die ganze Kommunikation in Systemen ähnlich dem, das wir von Facebook kennen. Und gerade moderne Unternehmen schaffen über Daten Transparenz.

Es gibt Programme, bei denen Kollegen sehen, wie weit der Arbeitsprozess bereits ist, an den sie anschließen wollen. So können sie zum Beispiel planen, wann es Sinn macht, damit anzufangen.

In den neuen datenbasierten Wertschöpfungssystemen gehen Innovation und Wertschöpfung Hand in Hand. Unternehmen wie Facebook, Google oder Spotify sind permanent dabei, ihr Produkt zu erweitern und zu verbessern. Sie brauchen datenvermittelte Transparenz, damit die Beschäftigten innovativ sind. Die sehen zum Beispiel in Echtzeit, wie ein Kunde mit ihrem Produkt umgeht, und können sich dann Gedanken machen, wie es sich verbessern lässt.

 Ziel ist eine Win-win-Situation zu finden, wenn man datenbasiert führt.

Thomas Hess

Thomas Hess: Unser Projekt startet zwar mit den veränderten Führungsprozessen, aber die Grundidee geht darüber hinaus: dass sich letztlich eine Win-win-Situation findet, wenn man datenbasiert führt. Das kann man auch auf andere Bereiche übertragen. Innovation ist sicher der unternehmerisch wichtigste Bereich, aber es gibt noch andere Felder, zum Beispiel die Arbeitssicherheit.

Andreas Boes: Wir beginnen 2020 mit dem betrieblichen Praxislaboratorium bei der Software AG. Im dritten Jahr sollen Technologie und das Instrumentarium auf eine größere Gruppe von Unternehmen übertragen werden. Unser Ziel ist am Ende eine fallerprobte Lösung zu haben für den Umgang mit Daten in digitalen Arbeitsprozessen.

Alexander Pretschner: Perspektivisch sollte der Ansatz natürlich nicht nur für Software-Ingenieure Anwendung finden, sondern auch für Manager.

(bidt)

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