"Schöne neue Lieferkettenwelt": Workers' Voice und Arbeitsstandards in Zeiten algorithmischer Vorhersage

Abstract

The complexity and increasingly tight coupling of supply chains poses a major logistical challenge for leading companies. Another challenge is that leading companies -- under pressure from consumers, a critical public and legislative measures such as supply chain laws -- have to take more responsibility than before for their suppliers' labour standards. In this paper, we discuss a new approach that leading companies are using to try to address these challenges: algorithmic prediction of business risks, but also environmental and social risks. We describe the technical and cultural conditions for algorithmic prediction and explain how -- from the perspective of leading companies -- it helps to address both challenges. We then develop scenarios on how and with what kind of social consequences algorithmic prediction can be used by leading companies. From the scenarios, we derive policy options for different stakeholder groups to help develop algorithmic prediction towards improving labour standards and worker voice. -- Die Komplexität und zunehmend enge Kopplung vieler Lieferketten stellt eine große logistische Herausforderung für Leitunternehmen dar. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Leitunternehmen -- gedrängt durch Konsument:innen, eine kritische Öffentlichkeit und gesetzgeberische Maßnahmen wie die Lieferkettengesetze -- stärker als bisher Verantwortung für Arbeitsstandards in ihren Zulieferbetrieben übernehmen müssen. In diesem Beitrag diskutieren wir einen neuen Ansatz, mit dem Leitunternehmen versuchen, diese Herausforderungen zu bearbeiten: die algorithmische Vorhersage von betriebswirtschaftlichen, aber auch ökologischen und sozialen Risiken. Wir beschreiben die technischen und kulturellen Bedingungen für algorithmische Vorhersage und erklären, wie diese -- aus Perspektive von Leitunternehmen -- bei der Bearbeitung beider Herausforderungen hilft. Anschließend entwickeln wir Szenarien, wie und mit welchen sozialen Konsequenzen algorithmische Vorhersage durch Leitunternehmen eingesetzt werden kann. Aus den Szenarien leiten wir Handlungsoptionen für verschiedene Stakeholder-Gruppen ab, die dabei helfen sollen, algorithmische Vorhersage im Sinne einer Verbesserung von Arbeitsstandards und Workers' Voice weiterzuentwickeln.