KI & Betriebsrat: Chancen, Risiken und Mitbestimmungsrechte

Als Mitglied des Betriebsrats haben Sie eine maßgebliche Rolle beim Einzug der Künstlichen Intelligenz (KI) in Ihr Unternehmen. Ihre Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass die Belange Ihrer Kollegen beachtet werden und sie nicht durch die Automatisierung von Arbeitsprozessen benachteiligt werden. Zudem obliegt es Ihnen, sicherzustellen, dass Ihre Kollegen ausreichend geschult sind, um die neuen Technologien zu verstehen. Als Ansprechpartner sind Sie auch an der Ausarbeitung von Ethikrichtlinien für den Einsatz von KI-Systemen beteiligt. Diese Richtlinien sollen gewährleisten, dass die Technologien verantwortungsbewusst und im Einklang mit den gesetzlichen Vorgaben genutzt werden. Entdecken Sie in diesem Blogbeitrag, welche wichtige Rolle der Betriebsrat in der Ära der Künstlichen Intelligenz einnimmt und wie Sie Ihre Kollegen bestmöglich unterstützen können.

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI), auch bekannt als Artificial Intelligence (AI), bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen oder Computersystemen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden. Dies umfasst das Lernen aus Erfahrung, das Anpassen an neue Situationen, das Erkennen von Mustern und das Lösen komplexer Probleme. KI-Algorithmen und -Techniken ermöglichen es Maschinen, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. KI wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Spracherkennung, Bilderkennung, autonome Fahrzeuge, medizinische Diagnose, virtuelle Assistenten und vieles mehr.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwaresystemen, die nach festen Regeln arbeiten, basiert KI auf statistischen Modellen und neuronalen Netzwerken, die flexibel und datengetrieben agieren. Anwendungen reichen von Sprachverarbeitung und Bilderkennung bis hin zu autonomen Fahrzeugen oder Empfehlungssystemen.

In der modernen Arbeitswelt spielt KI eine immer größere Rolle und bietet zahlreiche Chancen für Effizienzsteigerungen, Automatisierung von Prozessen und die Entwicklung innovativer Lösungen. Das Betriebsverfassungsrecht setzt den Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ voraus, definiert ihn selbst aber nicht.

KI im Wandel

Früher verstand man KI als Systeme, die nach festen Regeln funktionierten, wie Schachprogramme oder Expertensysteme. Diese arbeiteten streng logisch und ohne Lernfähigkeit, waren aber für die damalige Zeit revolutionär.

 

Technologien, die heute als KI gelten, könnten morgen als Standard wahrgenommen werden. Was einst bahnbrechend war, wie Sprachverarbeitung, wird oft schnell alltäglich. Der Begriff „KI“ bleibt dynamisch und bezeichnet wahrscheinlich immer die neuesten Entwicklungen im Feld.

Arten von KI und ihre Entwicklung

KIs lassen sich grob in symbolische KI, maschinelles Lernen (ML) und neuronale Netze unterteilen:

  1. Symbolische KI (seit den 1950er Jahren): Arbeitet mit Regeln und Logik, um Probleme zu lösen. Beispiele: Frühere Schachcomputer oder Expertensysteme.
  2. Maschinelles Lernen (seit den 1980er Jahren): “Lernt” aus Daten statt festen Regeln. Algorithmen wie Entscheidungsbäume oder Support-Vektoren prägten diese Phase.
  3. Neuronale Netze und Deep Learning (seit den 2010er Jahren): Modelle, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind, wie Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilderkennung oder Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sprache.

Besonders seit den 2020er Jahren erleben wir einen Boom durch leistungsstarke Hardware und riesige Datenmengen, die KI-Modelle antreiben.

KI erlebt einen erneuten Hype, vor allem durch Entwicklungen wie den Release von ChatGPT Ende 2022. Dieser Meilenstein zeigt, wie alltagstauglich KI geworden ist. Große Sprachmodelle (LLMs – large language model) wie GPT-3 oder GPT-4 (und ihre Nachfolger) haben durch ihre Fähigkeit, komplexe Sprache zu verarbeiten und zu generieren, das Potenzial von KI greifbar gemacht.

Zwei Schlüsselfaktoren:

  1. Technologische Reife: Fortschritte in Hardware (GPUs, TPUs) ermöglichen die Verarbeitung riesiger Datenmengen.
  2. Einfache Einbindung: LLMs können über APIs oder andere Tools unkompliziert in Anwendungen integriert werden. So wird KI für Unternehmen und Entwickler leichter zugänglich.

Was tun große Sprachmodelle?

LLMs (Large Language Models) wie GPT sind darauf spezialisiert, Sprache zu analysieren und fortzuführen. Sie erkennen Muster in Texten und verwenden Wahrscheinlichkeiten, um Sätze sinnvoll zu ergänzen. Dabei basieren ihre Antworten auf großen Datenmengen, die während des Trainings verarbeitet wurden.

Ein LLM verarbeitet Sprache, versteht aber nicht die reale Welt. Es greift auf typische Muster und Verhaltensweisen zurück, die es aus Texten gelernt hat, ohne individuelles Wissen über Personen, Tiere oder Dinge zu haben.

 

Beispiel: Mein Kater Leo

Wenn ich sage: „Mein Kater Leo sitzt gern am Fenster und schaut hinaus,“ könnte das Sprachmodell fortfahren mit:
„Manchmal springt er auf, wenn ein Vogel vorbeifliegt, um ihn zu jagen.“

Hier zeigt sich ein Problem: Das Modell „weiß“ nichts über Leo als Individuum. Es stützt sich auf die allgemeine Wahrscheinlichkeit, dass Katzen Vögel jagen – eine typische Annahme aus den Trainingsdaten. Aber wenn Leo eine Ausnahme ist und Vögel niedlich findet, kann das Modell dies nicht wissen. Es „behauptet“ dennoch etwas, weil es in der Sprache plausibel klingt. Schwieriger wird es, wenn das häufigste Muster nicht so binär ist wie bei Katzen und Vögeln (jagen vs nicht jagen.). Frage ich ein LLM zum Beispiel nach einem Gesetz, so wird es eine wahrscheinliche Aneinanderreihung von Wörtern und Sätzen zurückgeben, die sehr stark nach einem Gesetz klingen. Dieses Gesetz muss aber nicht wirklich existieren. Die Anbieter solcher Sprachmodelle haben zwar durch Erhöhung der Parameter der Modelle dafür gesorgt, dass auch etwas tieferes Wissen in Form von Mustern gelernt werden können, jedoch ist das Problem der Halluzination dadurch nicht verschwunden. Man kann es sich vorstellen, wie ein Mensch, der Hypothesen über die Welt hat und eine Vermutung äußert. Die kann durchaus plausibel klingen, wenn keine offensichtlichen Widersprüche enthalten sind, die durch die Sprache an sich bereits aufgedeckt werden können. Problematisch ist nur, dass die eingängigen Chats von Anfang an nicht klar gemacht haben, dass es sich bei ihren Aussagen eigentlich nur um Vermutungen handeln kann.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Anders verhält es sich, wenn man eine relevante, fundierte Quelle mitsamt der (An)Frage dem Sprachmodell zur Verfügung stellt, wie es bei der RAG-Technik gemacht wird.. Dann ist das Wissen vorhanden und es entscheidet die Fähigkeit des Sprachmodells, Sprache abzubilden und zu interpretieren, ob es die Zusammenhänge in der Quelle richtig wiedergeben kann. Im Vergleich mit dem Menschen käme das dem Lese- und Textverständnis gleich. Dabei wird klar, dass die Interpretation der Quelle von Mensch zu Mensch aber eben auch von Mensch zu Sprachmodell und Sprachmodell zu Sprachmodell abweichen kann. Sprache ist nunmal nicht immer eindeutig. Sie ist sogar zumeist auf verschiedene Arten zu verstehen.

Findet ein RAG-Softwaresystem zu einer Frage keine passende Quelle, so kann das programmatisch dem Nutzer mitgeteilt werden. Wenn die Passung nicht ideal, aber auch nicht ganz schlecht ist, kann ein solches System diese Unsicherheit kommunizieren.

Aber selbst wenn die perfekte Quelle zur Hand ist, kann das Sprachmodell eine Antwort geben, mit dem genau der Mensch, der sie gestellt hat, nicht einverstanden ist, obwohl vielleicht ein anderer Mensch dieselbe Antwort im Text gefunden hätte wie das Sprachmodell.

Von einer Superintelligenz, die alles (besser) weiß, sind wir schon allein wegen der Quellen, die in solchen Systemen oder sogar beim Training des Modells eingesetzt werden, noch weit entfernt.

Welche Auswirkungen hat KI auf die Arbeitswelt?

Betriebsräte sollten sich mit KI insbesondere aufgrund der Veränderungen, die sie für die Arbeitswelt bedeutet, befassen. Folgende Themen sind z. B. wichtig:

  1. Auswirkungen auf die Arbeitsplatzsicherheit: Betriebsräte möchten verstehen, wie die Einführung von KI-Technologien die Sicherheit am Arbeitsplatz beeinflusst und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter geschützt sind.
  2. Veränderungen in den Arbeitsabläufen: Die Implementierung von KI kann zu Veränderungen in den Arbeitsprozessen führen. Betriebsräte möchten sicherstellen, dass diese Veränderungen die Arbeitsqualität nicht negativ beeinflussen und dass die Mitarbeiter angemessen geschult und unterstützt werden.
  3. Datenschutz und Privatsphäre: Mit KI-Technologien werden große Datenmengen verarbeitet, was Fragen zum Datenschutz und zur Privatsphäre aufwirft. Betriebsräte möchten sicherstellen, dass die Rechte der Mitarbeiter in Bezug auf ihre persönlichen Daten geschützt werden.
  4. Umschulung und Weiterbildung: Betriebsräte interessieren sich dafür, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter auf die Verwendung von KI-Technologien vorbereiten und welche Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme zur Verfügung stehen, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.
  5. Arbeitsplatzgestaltung und Ergonomie: Die Einführung von KI-Technologien kann sich auf die physische und psychische Gesundheit der Mitarbeiter auswirken. Betriebsräte möchten sicherstellen, dass die Arbeitsplätze ergonomisch gestaltet sind und dass die Mitarbeiter vor übermäßigem Stress und Belastungen geschützt sind.
  6. Einsatzmöglichkeiten für die Betriebsratsarbeit: Betriebsräte können KI für ihre eigene Arbeit nutzen.

KI vs. klassische Software

Die grundlegenden Aufgaben des Betriebsrats bei der Einführung neuer Systeme sind sowohl bei KI als auch bei klassischer Software vergleichbar:

  1. Mitbestimmung: Der Betriebsrat hat darauf zu achten, dass neue Systeme die Arbeitsbedingungen und -sicherheit nicht negativ beeinflussen.
  2. Transparenz und Aufklärung: Ob klassisch oder KI – Mitarbeiter müssen verstehen, wie das System ungefähr funktioniert und welchen Einfluss es auf ihre Arbeit hat.
  3. Datenschutz sicherstellen: Sowohl bei KI- als auch bei klassischen Systemen ist zu prüfen, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten rechtlich und vertretbar erfolgt.
  4. Weiterbildung fördern: In beiden Fällen gilt es, sicherzustellen, dass Mitarbeiter die nötigen Kenntnisse und Schulungen erhalten.

Unterschiede in der Rolle des Betriebsrats

  • Erklärungsbedarf: Bei KI-Systemen ist oft mehr Aufwand nötig, um deren Funktionsweise und Ergebnisse verständlich zu machen.
  • Datenschutzfokus: KI arbeitet stärker datengetrieben und wirft daher vermehrt Datenschutzfragen auf.
  • Komplexere Einführung: Während klassische Software meist standardisiert ist, erfordert die Einführung von KI-Systemen eine tiefere Mitgestaltung, um Risiken wie Verzerrungen (Bias) oder ungewollte Diskriminierungen zu vermeiden.

Risiken und Chancen von Künstlicher Intelligenz (KI)

Risiken

  1. Arbeitsplatzverlust: Ein wesentliches Risiko von KI ist der potenzielle Arbeitsplatzverlust durch Automatisierung und Effizienzsteigerungen. Bestimmte Aufgaben und Jobs könnten von Maschinen übernommen werden, was zu Arbeitslosigkeit und Umstrukturierung am Arbeitsmarkt führen könnte.
  2. Datenschutz und Privatsphäre: Die Verwendung von KI birgt Risiken im Hinblick auf den Datenschutz und die Privatsphäre der Mitarbeiter. Die Sammlung und Analyse großer Datenmengen kann zu Datenschutzverletzungen führen, wenn sensible Informationen unzureichend geschützt werden.
  3. Fehlende Transparenz und Bias: KI-Systeme können aufgrund von unzureichenden Trainingsdaten oder algorithmischen Entscheidungen Bias (Verzerrung des Ergebnisses auf Grund falscher Untersuchungsmethoden und damit einhergehende Vorurteile) aufweisen, was zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Die undurchsichtige Funktionsweise von KI-Systemen erschwert oft die Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Voreingenommenheiten.

Chancen

  1. Effizienzsteigerung und Produktivität: KI kann die Effizienz von Arbeitsprozessen verbessern und die Produktivität steigern, indem sie repetitive Aufgaben automatisiert und Mitarbeitern Zeit für kreative und strategische Tätigkeiten verschafft.
  2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Analyse großer Datenmengen und die Anwendung fortschrittlicher Analysetechniken können KI-Systeme fundierte Entscheidungsgrundlagen liefern und Unternehmen dabei unterstützen, präzisere und informiertere Entscheidungen zu treffen.
  3. Innovation und Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, können einen Wettbewerbsvorteil erlangen, indem sie innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, Kundenbedürfnisse besser verstehen und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.
  4. Personalisierung und Kundenerlebnis: KI ermöglicht eine personalisierte Interaktion mit Kunden und verbessert das Kundenerlebnis durch maßgeschneiderte Empfehlungen, individuelle Unterstützung und eine effektivere Kundenkommunikation.
  5. Berufliche Entwicklung und Umschulung: Obwohl einige Jobs durch Automatisierung verschwinden könnten, eröffnet die Einführung von KI auch neue Möglichkeiten für berufliche Entwicklung und Umschulung. Mitarbeiter können sich auf Tätigkeiten konzentrieren, die menschliche Fähigkeiten erfordern und von KI nicht leicht repliziert werden können, wie z. B. Kreativität, zwischenmenschliche Kommunikation und komplexe Problemlösung.

Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats bei KI

Informations- und Beratungsrecht:

Gemäß § 90 Abs. 1 Nr. 3 des Betriebsverfassungsgesetzes (BetrVG) hat der Betriebsrat das Recht auf Informationen und Beratung bereits während der Planung von KI-Einsätzen. Dies betrifft nicht nur die Einführung der Technologie an sich, sondern auch Veränderungen in den Arbeitsprozessen und der Anweisungsbefugnis durch KI-Systeme. Dafür ist es wichtig, dass Betriebsräte in der Lage dazu sind KI-Einsätze zu erkennen, falls der Arbeitgeber den Betriebsrat nicht über diese unterrichtet hat.

Mitbestimmungsrechte bei KI:

Zusätzlich hat der Betriebsrat wichtige Mitbestimmungsrechte, um sicherzustellen, dass die Einführung von KI-Technologien keine negativen Auswirkungen auf die Arbeitsbedingungen hat. Dies können Betriebsräte z. B. über Gefährdungsanalysen erreichen. Der Betriebsrat sollte aktiv in den Bewertungs-, Auswahl- und Implementierungsprozess von KI-Systemen eingebunden werden.

Wenn der Betriebsrat einen Sachverständigen zu KI-Themen hinzuziehen möchte, ist dies ohne die Notwendigkeit einer Begründung nach § 80 Abs. 3 BetrVG möglich. Möchte der Betriebsrat in Bezug auf KI einen Experten hinzuziehen, muss die Erforderlichkeit nicht nachgewiesen werden. Es ist jedoch weiterhin erforderlich, dass der Betriebsrat sich mit dem Arbeitgeber über die Auswahl des Sachverständigen und seine Bezahlung einigt. Wenn sich die Betriebsparteien auf einen festen Sachverständigen einigen, kann der Betriebsrat diesen ohne erneute Vereinbarung hinzuziehen und so schneller auf KI-bezogene Angelegenheiten reagieren.

 

Erweiterte Mitbestimmungsrechte:

    • Mitbestimmung bei Richtlinien zur Personalauswahl gemäß § 95 Abs. 2a BetrVG
    • Gestaltung der Arbeitsbedingungen: Mitwirkung an der Ausgestaltung von Arbeitsplätzen, die von KI gesteuert werden.
    • Schutz vor Diskriminierung: Sicherstellung, dass Bewertungen auf KI-Basis fair sind.
    • Datenschutz: Überwachung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

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