PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

Mit algorithmischen Steuerungstechnologien ist es möglich, Aufgaben der Koordination und Steuerung von Arbeitstätigkeiten, die beispielsweise bisher durch Vorgesetzte ausgeführt wurden, vermehrt zu automatisieren. Inwiefern damit bisherige Arbeitsanweisungen oder Zielvorgaben durch Vorgesetzte oder das Management einfach nur ersetzt werden, oder sich hierdurch Arbeitsautonomie von Beschäftigten grundlegend verändert, wird kontrovers diskutiert. Anhand der Analysen wurde ein Beitrag dazu geleistet, zu untersuchen, inwiefern sich durch die Verbreitung des Erhalts algorithmischer Arbeitsanweisungen bestehende Ungleichheitsstrukturen in Arbeitsautonomie, in denen Beschäftigte um so mehr Arbeitsautonomie wahrnehmen, je höher deren Berufsstatus ist, zuspitzen oder grundlegend verändern. Hierfür wurden insbesondere organisationale Random Effects Regressionen berechnet. Die Ergebnisse auf Basis von Linked-Employer-Employee-Daten mit 5.138 Beschäftigten aus 160 großen deutschen Arbeitsorganisationen zeigen, dass nur Beschäftigte, die täglich algorithmische Arbeitsanweisungen erhalten, geringere Autonomiespielräume wahrnehmen als Beschäftigte, die diese Anweisungen nicht erhalten. Dies gilt für alle Berufsstatusgruppen in gleicher Weise. Jedoch nimmt im Sinne des ungleichheitsgenerierenden Mechanismus der Chancenhortung, die Wahrscheinlichkeit, täglich automatisch generierte Arbeitsanweisungen zu erhalten, in höheren Berufsstatusgruppen ab. Im Vergleich von Arbeitsorganisationen zeigt sich, dass Ungleichheiten in Arbeitsautonomie, in denen Autonomiespielräume um so größer sind, je höher der Berufsstatus der Beschäftigten ist, mit zunehmender Verbreitung algorithmischer Arbeitsanweisungen in den Arbeitsorganisationen größer ausfallen, aber nicht polarisieren.