Ein KI-Dashboard auf meinem Bildschirm ordnet jedem Namen im Team einen einzelnen Punktwert für die Leistungsüberwachung zu – einen sogenannten Produktivitätsindex, berechnet aus Tippgeschwindigkeit, Antwortzeiten und Kalenderauslastung.
Viele Geschäftsführungen in unserem Umfeld halten so ein Tool für unbedenklich, solange am Ende niemand allein wegen der Zahl gekündigt wird. Genau das ist der Irrtum, dem ich in der HR-Compliance rund um Leistungsüberwachung durch KI am häufigsten begegne: Nicht die Konsequenz macht ein System zur Überwachung, sondern schon die Auswertung selbst. Sobald eine Anwendung im Geltungsbereich der KI-Verordnung individuelle Verhaltens- oder Leistungsdaten einer einzelnen Person auswertet, zählt das als Bewertung – unabhängig davon, was am Ende damit gemacht wird.
Der Irrtum, der sich hartnäckig hält
Die meisten Tools, die bei uns getestet werden, verkaufen sich als Optimierungshilfe oder Team-Dashboard. Diese Sprache verschleiert, was technisch passiert: Ein Algorithmus liest Verhaltensdaten aus und verdichtet sie zu einem Wert pro Person. Genau dieser letzte Schritt, die Verdichtung auf eine einzelne Person, ist der Punkt, an dem aus einem harmlosen Reporting-Feature Leistungsüberwachung wird. Anbieter nennen es selten so, weil sich Überwachung schlechter verkauft als Optimierung.
Mein Kollege Stefan Roth, HR-Verantwortlicher bei einem anderen Maschinenbau-Zulieferer in der Region, ruft mich inzwischen bei fast jedem neuen Tool an, immer mit derselben ersten Frage: Wer haftet eigentlich, wenn die Software jemanden falsch einschätzt? Eine berechtigte Frage – aber meistens die falsche erste Frage. Bevor Haftung überhaupt zum Thema wird, muss geklärt sein, ob das Tool individuell auswertet oder nur aggregiert.
Leistungsüberwachung durch KI: Die Grenze zu Reporting
Bei uns reicht mittlerweile ein einfacher Test: Lässt sich aus der Ausgabe erkennen, wie eine bestimmte Person im Vergleich zu anderen oder zu sich selbst abschneidet? Wenn ja, ist die Grenze zur individuellen Bewertung überschritten, und solche Systeme landen in einer höheren Risikoklassifizierung, als das Marketing suggeriert. Tobias aus der IT-Abteilung sollte mir vor einiger Zeit eine vollständige Liste aller im Unternehmen eingesetzten KI-Tools zusammenstellen. Die Liste ist bis heute nicht angekommen, und ich gehe inzwischen davon aus, dass noch etliche solcher Dashboards irgendwo im Haus laufen, ohne dass ich sie kenne. Diese Lücke ist der Grund, warum eine echte Schatten-KI-Inventur bei uns kein Nice-to-have ist, sondern die Voraussetzung dafür, die eigene Leistungsüberwachung überhaupt realistisch einschätzen zu können.
Mitbestimmung ist keine Formsache
Vier weitere Punkte tauchen in jedem Gespräch über Leistungsüberwachung auf, auch wenn ich sie hier bewusst nur kurz anreiße. Bei jeder Software, die geeignet ist, Verhalten oder Leistung von Beschäftigten zu überwachen, hat der Betriebsrat ein echtes Mitbestimmungsrecht, das sich nicht einfach im Nachhinein nachreichen lässt. Ein Algorithmus darf eine solche Bewertung außerdem nie allein treffen. Es braucht an der entscheidenden Stelle eine Person, die die Ausgabe gegenliest, bevor daraus eine Konsequenz für jemanden wird. Und weil Trainingsdaten selten neutral sind, kann ein Bewertungsmodell bestimmte Arbeitsweisen oder Gruppen benachteiligen, ohne dass das jemand sofort bemerkt. Sobald ein System Leistungsdaten auswertet, kann außerdem jede betroffene Person Auskunft über die Bewertungslogik verlangen, und diese Auskunftspflicht begrenzt in der Praxis schon im Vorfeld, welche Tools wir überhaupt ernsthaft in Betracht ziehen.
Wie ich dafür sorge, dass die Menschen an dieser Stelle im Prozess auch wirklich verstehen, was sie da gegenlesen, beschreibe ich an anderer Stelle ausführlicher: wie ich die KI-Kompetenz der Mitarbeiter ohne IT-Wissen strukturiert messe. Ohne dieses Fundament bleibt jede Vorgabe zur Kontrolle nur ein Satz auf Papier.
Was ich prüfe, bevor ein Tool live geht
Eine Leserin aus Wuppertal, Laura Schmidt, HR-Leiterin in einem Sanitärunternehmen, hat mir vor einiger Zeit geschrieben, weil sie in ihrer eigenen Firma vor genau dieser Entscheidung stand. Sie geht dabei methodischer vor als ich und trägt jeden Prüfschritt in eine eigene Tabelle ein, bevor sie überhaupt mit der Geschäftsführung spricht. An ihrem Vorgehen orientiere ich mich inzwischen selbst: Vor jeder Einführung frage ich, ob die Ausgabe auf Team- oder auf Personenebene liegt, ob der Betriebsrat das Verfahren kennt, ob eine Person die Bewertung gegenliest, bevor sie irgendwo landet, und ob wir dokumentieren können, warum wir uns genau für diese Einstellung entschieden haben. Fällt eine dieser vier Fragen negativ aus, wird das Tool bei uns nicht scharf geschaltet, unabhängig davon, wie überzeugend die Verkaufspräsentation war.
An meinem Platz im Verwaltungstrakt stehen die beiden Bildschirme wie so oft nebeneinander, der Firmenrechner links, der Dienstlaptop rechts, und auf dem Fensterbrett liegt die ausgedruckte Verordnung, an manchen Stellen gelb, an anderen orange angestrichen, je nachdem wie dringend mir eine Passage erschien. Öffnet sich nebenan die Tür zur Fertigung, zieht kurz ein Hauch Maschinenöl bis zu meinem Schreibtisch, ein Geruch, bei dem ich inzwischen automatisch an Paragrafen denke statt an Feierabend. Neulich fragte mich Frau Krüger aus der Fertigungsleitung in der Kantine ganz beiläufig, was eigentlich unsere aktuelle Regel zur KI-Nutzung sei, und ich konnte ihr antworten, ohne stocken zu müssen.
Wer im eigenen Team noch unsicher im Umgang mit solchen Systemen ist, dem hilft oft ein einfacher Einstieg statt eines juristischen Vortrags – deshalb beschreibe ich an anderer Stelle ausführlicher, warum der KI-Führerschein für Quereinsteiger im Büro die beste Lösung ist. Datenschutz im Job hört für mich nicht bei der Kamera auf, sondern fängt schon bei der Frage an, wer welche Zahl über wen zu sehen bekommt.
Die Regel, die bei uns inzwischen an der Pinnwand hängt, ist einfach: Sobald eine Software eine einzelne Person sichtbar macht – per Name, Kürzel oder eindeutiger Kennung – ist es Leistungsüberwachung und keine harmlose Statistik, ganz gleich wie das Produkt heißt. Bleibt die Auswertung dagegen aggregiert, ist sie in aller Regel deutlich unkritischer. Diese eine Unterscheidung entscheidet bei uns heute, bevor überhaupt über Paragrafen geredet wird, ob ein Tool eine Chance bekommt. Wer im eigenen Haus noch ganz am Anfang steht, findet den nächsten Schritt in meinem Beitrag dazu, wie AI Act Compliance für KMU ohne Rechtsabteilung im Büroalltag umsetzen gelingt.