Datenschutzkonforme Gestaltung einer betrieblichen Skill ... / I. Einleitung

Anwendungen aus dem Umkreis der Künstlichen Intelligenz (KI bzw. engl. AI) sind nur der jüngste Fall von Situationen, in denen an Mitarbeitende Anforderungen gestellt werden, die Fähigkeiten erfordern, derer es zuvor nicht bedurfte. Ähnliche Entwicklungen bewirkten in der Vergangenheit Schreibmaschine oder PCs in administrativen Berufen oder beispielsweise die CNC-Fräse in industriellen Fertigungsprozessen. Teilweise entstehen aus diesen Fähigkeitsbedarfen vollständig eigene Berufszweige mit hochspezialisiertem Personal, obwohl sicherlich nicht alle Arbeitnehmenden unmittelbar eine Weiterbildung zum "Prompt Engineer" werden absolvieren müssen. Jedoch ist absehbar, dass durch IT-Anwendungen, die auf speziellen KI-Nutzungs- und Eingabeformen basieren, (Grund-)kenntnisse in den meisten IT-gestützten Arbeitsplätzen unabhängig von ihrer Branche unumgänglich sein werden oder zwangsläufig zu Ineffizienzen in der Belegschaft führen, wenn man zum Vergleich Arbeitnehmende heranzieht, die den Umgang mit Tools wie ChatGPT, Microsoft CoPilot oder Midjourney beherrschen und deswegen in ungleich kürzerer Zeit vergleichbare oder sogar bessere Arbeitsergebnisse produzieren.^[1] Die Gründe für die abnehmende Wettbewerbsfähigkeit sind dabei nicht allen Arbeitgebern bekannt, wohl nicht zuletzt wegen fehlender eigener Kompetenzen im jeweils fraglichen Bereich.^[2] Laut einer Kienbaum-Studie von 2021 wirken sich Fähigkeitslücken mit zwischen 15–23 % unter anderem auf Unternehmensparameter wie den Umsatz, das Wachstum oder die Profitabilität aus.^[3] Aber auch dort, wo Geschäftsführungen die aufziehenden Kompetenzlücken (engl. Skill Gaps) der eigenen Belegschaft erkennen, stellt sich die Frage der angebrachten Behebung, insbesondere durch das Anbieten von Weiterbildungsmöglichkeiten (sog. "Upskilling").^[4] Zur Ermittlung von Kenntnislücken bieten sog. Skill-Gap-Analysen Unternehmen die entsprechenden Werkzeuge durch die strukturierte Erfassung der erforderlichen Daten und deren Verknüpfung mit definierten Prozessabläufen zu deren Behebung. Als Skill-Gap-Analyse kann entsprechend ein üblicherweise als Projekt durchgeführter, mindestens drei Stufen umfassender Abgleich bezeichnet werden, in dessen Rahmen zunächst die – aktuell aber vor allem perspektivisch – benötigten Fähigkeiten des Unternehmens und der Belegschaft identifiziert und definiert werden, dann eine Erhebung stattfindet, welche Fähigkeiten bereits vorhanden sind und schließlich Maßnahmen wie Schulungen zur Aneignung der Kenntnisse zugewiesen werden. Da eine solche Analyse jedoch stets mit der Erhebung personenbezogener Daten von Mitarbeitenden einhergeht, erlangen sowohl die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) als auch arbeitsrechtliche Aspekte Relevanz.^[5]