Algorithmische Entscheidungsfindung
Kurzbeschreibung
Algorithmische Entscheidungsfindung (Algorithmic Decision-Making, ADM) bezeichnet den Einsatz von Software, Algorithmen oder Systemen der Künstlichen Intelligenz zur Unterstützung oder automatisierten Durchführung von Entscheidungen.
Sie wird zunehmend in Unternehmen, Behörden, Finanzwesen, Personalmanagement und im öffentlichen Sektor eingesetzt.
Systematischer Kontext
Die algorithmische Entscheidungsfindung liegt im Schnittfeld von Digitalisierung, Datenschutzrecht, Arbeitsrecht, KI-Regulierung und Ethik.
Verknüpfungen:
- AI Act
- Daten- und Datenschutzrecht
- Wissensbereiche/Grundlagen/Gleichbehandlung
- Menschenrechte EU
- Gesetze/Wirtschaftsrecht
Ziel der algorithmischen Entscheidungsfindung
ADM-Systeme sollen:
- Entscheidungen beschleunigen
- große Datenmengen auswerten
- menschliche Fehler reduzieren
- Prozesse standardisieren
- Prognosen und Risikobewertungen ermöglichen
Funktionsweise
Ein Algorithmus verarbeitet:
1. Eingabedaten
2. festgelegte Regeln oder Modelle
3. Berechnungen und Bewertungen
4. Ausgabe einer Entscheidung oder Empfehlung
Formen algorithmischer Entscheidungen
1. Entscheidungsunterstützung
Der Mensch trifft die endgültige Entscheidung.
Beispiele:
- Bewerberranking
- Kreditwürdigkeitsprüfung
- Risikobewertungen
2. Teilautomatisierte Entscheidungen
Der Mensch bestätigt meist nur noch das Ergebnis.
Beispiele:
- automatische Freigaben
- Qualitätskontrollen
3. Vollautomatisierte Entscheidungen
Der Algorithmus entscheidet ohne menschliches Eingreifen.
Beispiele:
- automatische Vertragsablehnung
- Echtzeit-Betrugserkennung
Einsatzbereiche
Personalwesen
- Bewerberauswahl
- Schichtplanung
- Leistungsbewertungen
Verknüpfung:
Finanzwesen
- Kreditvergabe
- Bonitätsprüfung
- Risikobewertung
Öffentliche Verwaltung
- Ressourcenplanung
- Betrugserkennung
- Verwaltungsautomatisierung
Industrie
- Produktionssteuerung
- Wartungsprognosen
- Qualitätsmanagement
Chancen
Effizienz
- schnellere Entscheidungen
- geringere Bearbeitungszeiten
Skalierbarkeit
- Verarbeitung großer Datenmengen
Konsistenz
- einheitliche Bewertungskriterien
Risiken
Diskriminierung
Fehlerhafte Daten können zu Benachteiligungen führen.
Verknüpfung:
Intransparenz
- Entscheidungen sind oft schwer nachvollziehbar
- sogenannte „Black Box“-Problematik
Datenschutzrisiken
- umfangreiche Verarbeitung personenbezogener Daten
Verknüpfung:
Fehlentscheidungen
- fehlerhafte Datengrundlagen
- unzureichende Trainingsdaten
- technische Fehler
Rechtliche Rahmenbedingungen
DSGVO
Art. 22 DSGVO regelt:
- Schutz vor ausschließlich automatisierten Entscheidungen
- Recht auf menschliche Überprüfung
- Informationsrechte der Betroffenen
AI Act
Der AI Act stellt besondere Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme.
Verknüpfung:
Anforderungen an Unternehmen
Unternehmen sollten:
- Transparenz sicherstellen
- Diskriminierungsrisiken prüfen
- Datenqualität überwachen
- menschliche Kontrolle gewährleisten
- Dokumentationspflichten erfüllen
Ethische Anforderungen
Wichtige Grundsätze:
- Fairness
- Nachvollziehbarkeit
- Verantwortlichkeit
- Nichtdiskriminierung
- Schutz der Menschenwürde
Verknüpfung:
Bedeutung für die Arbeitswelt
Algorithmische Systeme beeinflussen zunehmend:
- Bewerbungsverfahren
- Leistungsbewertung
- Personalentwicklung
- Arbeitsorganisation
Verknüpfung:
Verbindung zur Gesetzespyramide
1. EU-Grundrechtecharta
2. DSGVO
3. Verordnung (EU) 2024/1689 (AI Act)
4. nationale Datenschutz- und Arbeitsgesetze
5. betriebliche KI- und Compliance-Richtlinien