Der Vorbehalt menschlicher Entscheidungen im Arbeitsverhältnis: Zum Einsatz »Künstlicher Intelligenz« in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen [1 ed.] 9783428588176, 9783428188178

Citation preview

Schriften zum Sozial- und Arbeitsrecht Band 375

Der Vorbehalt menschlicher Entscheidungen im Arbeitsverhältnis Zum Einsatz „Künstlicher Intelligenz“ in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen

Von

Maurice Heine

Duncker & Humblot · Berlin

MAURICE HEINE

Der Vorbehalt menschlicher Entscheidungen im Arbeitsverhältnis

Schriften zum Sozial- und Arbeitsrecht Band 375

Der Vorbehalt menschlicher Entscheidungen im Arbeitsverhältnis Zum Einsatz „Künstlicher Intelligenz“ in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen

Von

Maurice Heine

Duncker & Humblot · Berlin

Die Juristische Fakultät der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover hat diese Arbeit im Jahre 2022 als Dissertation angenommen.

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

Alle Rechte vorbehalten

© 2023 Duncker & Humblot GmbH, Berlin Satz: 3w+p GmbH, Rimpar Druck: CPI books GmbH, Leck Printed in Germany

ISSN 0582-0227 ISBN 978-3-428-18817-8 (Print) ISBN 978-3-428-58817-6 (E-Book) Gedruckt auf alterungsbeständigem (säurefreiem) Papier entsprechend ISO 9706

Internet: http://www.duncker-humblot.de

Meinen Eltern

Vorwort Die vorliegende Arbeit wurde im Sommersemester 2022 von der Juristischen Fakultät der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover als Dissertation angenommen. Die in ihr verarbeitete Rechtsprechung und Literatur befindet sich im Wesentlichen auf dem Stand von Juli 2022. Neuerscheinungen und aktuelle Entscheidungen wurden punktuell noch bis kurz vor Drucklegung berücksichtigt. Mein herzlicher Dank gebührt meinem Doktorvater, Herrn Prof. Dr. Roland Schwarze, der mich schon während des Studiums für das Arbeitsrecht begeisterte und nun mit einem hohen Engagement und wertvollen Denkanstößen zum Gelingen dieser Arbeit maßgeblich beitrug. Ich verdanke ihm die Anregung zum Thema dieser Dissertation sowie viele Hinweise zu ihrer inhaltlichen Konzeption. Mein besonderer Dank gilt darüber hinaus Herrn Prof. Dr. Felipe Temming, LL.M. (LSE), für die zügige Erstellung des Zweitgutachtens sowie seine konstruktiven Anmerkungen. Ferner danke ich Frau Prof. Dr. Susanne Beck, LL.M. (LSE), für die Übernahme des Vorsitzes der Prüfungskommission. Ich widme diese Arbeit meinen Eltern, ohne deren großzügige Unterstützung mein Werdegang in dieser Form nicht möglich gewesen wäre. Ihnen verdanke ich mehr, als an dieser Stelle gesagt werden kann. Hildesheim, im August 2022

Maurice Heine

Inhaltsverzeichnis Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 I. Gegenstand der Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 II. Gang der Untersuchung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Erster Teil Grundlagen der Algorithmisierung

38

A. Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 B. Automatische Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 I. Automatisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 II. Stufen der Automatisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 III. Prinzip der Determiniertheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 IV. Arbeitsdefinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 C. Autonome Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 I. Autonomisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 1. Grad der Autonomie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2. Methoden der Künstlichen Intelligenz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 a) Mustererkennung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 b) Maschinelles Lernen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 II. Prinzip der Nicht-Determiniertheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 III. Arbeitsdefinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

Zweiter Teil Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

50

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 I.

Arbeitsverhältnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

II. Entscheidungen im Arbeitsverhältnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 1. Ordnende Funktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 2. Bedeutungsstiftende Funktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 a) Zwecke des Arbeitsverhältnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 b) Bedeutungsstiftende Konkretisierung der individuellen Interessen . . . . . . . . 56

10

Inhaltsverzeichnis

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 I.

Entscheidungstheoretische Rahmenbedingungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 1. Syntax . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2. Semantik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 a) Formalisierung natürlicher Sprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 b) Formalisierung natürlicher Rechtssprache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3. Pragmatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

II. Arbeitsrechtliche Umsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 1. Definition einer arbeitsrechtlichen Wissensbasis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2. Algorithmisierungspotential im Einzelnen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 a) Algorithmisierte Einstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 b) Algorithmisierte Weisung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 aa) Zeit der Arbeitsleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 bb) Ort der Arbeitsleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 cc) Inhalt der Arbeitsleistung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 dd) Ordnung und Verhalten im Betrieb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 ee) Billiges Ermessen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 (1) Programmierung von Präjudizien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 (2) Gewichtung von Entscheidungskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 c) Algorithmisierte Kündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 aa) Kündigungsgrund an sich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 bb) Negative Prognose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 cc) Ultima ratio-Prinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 (1) Abmahnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 (2) Weiterbeschäftigungsmöglichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 dd) Umfassende Interessenabwägung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 ee) Formerfordernis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 (1) Schriftform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 (2) Elektronische Form . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 (3) Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 d) Algorithmisiertes Arbeitszeugnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 aa) Algorithmisierte Leistungs- und Verhaltensbeurteilung . . . . . . . . . . . . . 81 bb) Schriftform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 III. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 I. Unternehmerische Entscheidung des Arbeitgebers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 II. Zurechnung nach zivilrechtlichen Instrumenten der Arbeitsteilung . . . . . . . . . . . . 85 1. Stellvertretung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 a) Direkte Anwendung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 aa) Willensbildung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

Inhaltsverzeichnis

11

bb) Algorithmische Willensbildung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 (1) Automatische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 (2) Autonome Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 cc) Fehlende Anerkennung als Rechtsperson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 b) Analoge Anwendung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 aa) Planwidrige Gesetzeslücke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 bb) Normzweck und Interessenlage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 c) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 2. Botenschaft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 3. Blanketterklärung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 III. Zurechnung nach allgemeinen zivilrechtlichen Kriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 1. Automatenerklärung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 2. Computererklärung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 IV. Kritik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 1. Abstraktion vom Willen des Arbeitgebers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 2. Risikoverlagerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 3. Autoritätsverlagerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 D. Rechtsposition des Arbeitnehmers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 I.

Recht auf informationelle Selbstbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

II. Privatautonomie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 1. Allgemeines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 2. Fremdbestimmung im Arbeitsverhältnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 3. Algorithmische Fremdbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 III. Diskriminierungsrisiko . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 E. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

Dritter Teil Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

114

A. Vorbemerkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 I.

Anknüpfungspunkt Datenschutzrecht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 1. Grundbegriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 a) Personenbezogene Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 b) Verarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 c) Verantwortlicher . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 2. Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 a) Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 b) Sonderfall des Art. 22 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

12

Inhaltsverzeichnis II. Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall einschließlich Profiling . . . . . . . . . 121 1. Grundverständnis von Art. 22 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 a) Regelungszweck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 aa) Schutz vor algorithmischer Fremdbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 bb) Gesamtgesellschaftliche Schutzrichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 b) Vehikelfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 c) Verbotsnorm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 aa) Kein Erfordernis der individuellen Geltendmachung . . . . . . . . . . . . . . . 125 bb) Grundsätzliches Verbot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 cc) Rechtsfolgen unzulässiger automatisierter Entscheidungen . . . . . . . . . . 128 2. Grundstruktur von Art. 22 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 a) Automatisierte Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 aa) Ausgangspunkt: „Entscheidung“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 (1) Willenserklärung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 (2) Rechtsgeschäftsähnliche Handlung und Realakt . . . . . . . . . . . . . . . . 130 bb) Erheblichkeit der Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 (1) Rechtliche Wirkung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 (2) Ähnlich erhebliche Beeinträchtigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 cc) Ausschließlichkeit der automatisierten Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . 132 (1) Einsatz technischer Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 (2) Qualifiziertes Dazwischentreten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 b) Erlaubnissätze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 aa) Erforderlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 bb) Öffnungsklausel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 cc) Einwilligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 c) Mindestsicherung im Fall automatisierter Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . 136 d) Rückausnahme im Fall besonderer Kategorien personenbezogener Daten

136

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen . . . . . . . . . . . 137 I.

Begründung des Arbeitsvertrages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 1. Unterbreitung oder Annahme eines Vertragsangebots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 a) Teleologische Reduktion mangels Schutzbedürftigkeit? . . . . . . . . . . . . . . . . 138 b) Keine Beschränkung auf nachteilige Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 2. Nichtunterbreitung oder Ablehnung eines Vertragsangebots . . . . . . . . . . . . . . . 140 a) Keine teleologische Reduktion bei formalen Mängeln . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 b) Mehraktige Bewerbungsverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 c) Individuelle Schaltung von Stellenanzeigen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 3. Erforderlichkeit für den Abschluss des Arbeitsvertrages . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 a) Entsprechen des Begehrens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 b) Unmittelbarer sachlicher Zusammenhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149

Inhaltsverzeichnis

13

c) Keine anderen milderen, gleich wirksamen Mittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 aa) Auslegung durch den EuGH . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 bb) Vergleichsmaßstab: „genauso gut“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 cc) Grenzen der menschlichen Entscheidungsfindung . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 (1) Außergewöhnlich hohe Bewerberzahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 (2) Konstant sehr hohe Bewerberzahlen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 d) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 4. Keine Legalisierung durch Kollektivvereinbarung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 a) Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 b) Öffnungsklausel des Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 c) Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 5. Einwilligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 a) Kein genereller Ausschluss der Einwilligung im Beschäftigungskontext . . . 159 aa) Einwilligung als Ausdruck informationeller Selbstbestimmung . . . . . . . 159 bb) Arbeitsrechtliche Rezeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 b) Maßstab unter der DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 aa) Keine Anwendung von § 26 Abs. 2 BDSG auf automatisierte Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 bb) Erfordernis der Freiwilligkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 (1) Abwesenheit von Zwang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 (2) „Kopplungsverbot“ als Maßstab für Freiwilligkeit . . . . . . . . . . . . . . 163 (a) Begriff der „Erfüllung“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 (b) Maßstab der Erforderlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 (c) Rechtsfolge: Einzelfallabwägung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 (aa) Unfreiwilligkeit mit Abwägungsvorsprung . . . . . . . . . . . . . . 167 (bb) Sanktionierung eines „klaren Ungleichgewichts“ . . . . . . . . . 167 (cc) Maßregelungsverbot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 (dd) Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 cc) Zulässige Einwilligung in einen Nachteil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 (1) Automatisierte Entscheidung als Nachteil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 (2) Fallgruppe: „High Potentials“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 c) Übergeordnete Vorbehalte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 aa) Informationspflicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 bb) Freie Widerruflichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 d) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 6. Rechtsfolgen unzulässiger automatisierter Einstellungsentscheidungen . . . . . . 175 7. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 II. Beendigung des Arbeitsvertrages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 1. Kündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 2. Aufhebungsvertrag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

14

Inhaltsverzeichnis 3. Keine Gestattung nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 III. Abmahnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 1. Erheblichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 2. Keine Erforderlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 IV. Ausübung des Direktionsrechts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 1. Erheblichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 a) Bloße Konkretisierung bestehender Pflichten? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 b) Begründung konkreter Verhaltenspflichten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 2. Erforderlichkeit für die Erfüllung des Arbeitsvertrages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 a) Begriff der Erfüllung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 aa) Beschränkung auf Hauptleistungspflichten? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184 bb) Funktionales Verständnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 b) Ausübung des Direktionsrechts als „Massengeschäft“ . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 aa) Andere gleich wirksame Mittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186 (1) Ausgangspunkt: Delegationserfordernis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 (2) Gleichgewichtsstörung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 bb) Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 c) Gebot teleologischer Auslegung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 aa) Bedürfnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 bb) Begründung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 (1) Verschiebung kein Ausdruck des gemeinsamen Parteiwillens . . . . . 190 (2) Gewährleistung eines Mindestschutzniveaus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 (a) Keine selbstbestimmte Interessenlockerung . . . . . . . . . . . . . . . . 193 (b) Keine Absicherung durch Mindestrechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 (3) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 d) Billigkeitserfordernis als Sicherungsinstrument . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 aa) Gänzlicher Ausschluss bei Ermessensentscheidungen? . . . . . . . . . . . . . 197 bb) Abgestufte Fremdbestimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 (1) Typische Weisungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 (2) Grenze: Bedeutsame Weisungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 (a) Wertung des § 99 Abs. 1 S. 1 i. V. m. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG 201 (b) Keine weitergehende Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 (aa) Fälle des § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 (bb) Sonstige Fälle bedeutsamer Weisungen . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 e) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 3. Keine Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten . . . . . . . 207

Inhaltsverzeichnis

15

V. Erteilung des Arbeitszeugnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 1. Erheblichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 a) Algorithmisierte Vorbereitung des Arbeitszeugnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 b) Bedeutung für das berufliche Fortkommen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210 c) Keine Ausnahme für das einfache Zeugnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210 2. Ausnahmsweise Gestattung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 a) Erforderlichkeit für Abschluss oder Erfüllung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 b) Einwilligung des ausscheidenden Arbeitnehmers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212 3. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 VI. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214 I. Präzisierung des Untersuchungsgegenstandes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 1. Ausgangspunkt: Verarbeitung personenbezogener Daten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 2. Entscheidungsvorbereitung durch People Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 a) Deskriptive Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 b) Prädikative Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 c) Präskriptive Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 II. Rechtsgrundlage § 31 BDSG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 1. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 2. Anwendbarkeit im Arbeitsverhältnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219 III. Rechtsgrundlage § 26 BDSG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 1. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 2. Begriff des Beschäftigten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 3. Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 a) Grundsatz der Zweckbindung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222 b) Zweckbestimmung von People Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223 aa) Begründung und Beendigung des Beschäftigungsverhältnisses . . . . . . . 224 bb) Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 (1) Hauptleistungspflichten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 (2) Rücksichtnahme- und Nebenpflichten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 4. Maßstab der Erforderlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 a) Klassische Verhältnismäßigkeitsprüfung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 b) Verordnungskonformes Verständnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 aa) Geeignetheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230 bb) Kein milderes, gleich wirksames Mittel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 (1) Menschliche Entscheidungsvorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232 (2) Gleichwirksamkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 cc) Angemessenheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 (1) Ausgangspunkt: Verbot der Registrierung und Katalogisierung . . . . 236 (a) Verfassungsrechtliche Grundlage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236

16

Inhaltsverzeichnis (b) Arbeitsrechtliche Rezeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 (aa) Grundsätze der Videoüberwachung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 (bb) Digitale Erfassung sämtlicher Arbeitsschritte . . . . . . . . . . . . 238 (cc) Auswertung sämtlicher Leistungskennzahlen . . . . . . . . . . . . 239 (c) Relevanz für People Analytics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239 (2) Zusätzlicher Maßstab: Profiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240 (a) People Analytics als Fall des Profiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241 (b) Regelungsbereich des arbeitgeberischen Profiling . . . . . . . . . . . 242 (aa) Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 (bb) Begrenzung des Arbeitgeberinteresses auf einzelne Aspekte 243 (cc) Grenze: Wahrnehmung als individuelle Persönlichkeit . . . . . 246 (a) Arbeitsrechtliche Rezeption . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 (b) Stellungnahme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249 (aa) Predictive Policing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 (bb) Vorhersage von Eigenkündigungen . . . . . . . . . . . . 251 (cc) Statusbezogene Prognosen im Allgemeinen . . . . . 253 (dd) Eignungsprognose mittels Sprachanalyse . . . . . . . 254 c) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 IV. Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 1. Entkräftung der Ausschließlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 a) Gebot menschlichen Dazwischentretens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 b) Grundbedingung: Entscheidungsbefugnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 c) Effektives Abweichen-Können . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 aa) Raum und Arbeitszeit für Dazwischentreten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 (1) Ausgangspunkt: Bedeutung der Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . 261 (2) Technische Komplexität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 bb) Erforderliche Kenntnisse und Fähigkeiten des Entscheidungsträgers . . . 263 (1) Komplexität des eingesetzten Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 (2) Prüfung der Datengrundlage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 cc) Problem: Risiko der Entscheidungsvorwegnahme . . . . . . . . . . . . . . . . . 266 (1) Strukturelle Unterlegenheit des menschlichen Entscheidungsträgers 266 (a) Versprechungen algorithmischer Entscheidungsvorbereitungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 (b) Algorithmische Sachautorität . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 (c) Prinzipielle Degradierung des Entscheidungsträgers . . . . . . . . . . 270 (2) Rechtfertigungslast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 (a) Persönliches Risiko des Personalleiters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 (b) Konsequenzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 (aa) Dazwischentreten durch den Arbeitgeber selbst . . . . . . . . . . 274 (bb) Keine Irrelevanz der Vor-Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . 275

Inhaltsverzeichnis

17

(cc) Ablehnung der Forderung nach einem standhaften Personalleiter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275 (dd) Erhöhte Anforderungen an die Entkräftung der Ausschließlichkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 (a) Interne Datenschutzstrategie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277 (b) Vier-Augen-Prinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 (c) Beteiligung des Datenschutzbeauftragten . . . . . . . . . . . 278 (d) Beteiligung des Betriebsrats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 (c) Teleologische Reduktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280 (aa) Algorithmisierte Sozialauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 (a) Betriebsratsloser Betrieb . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281 (b) Mitbestimmte Auswahlrichtlinien . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 (bb) Negative Gesundheitsprognose . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286 (cc) Beurteilungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 (3) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 d) Weitergehende Beschränkungen am Beispiel von Art. 33 Abs. 2 GG . . . . . . 288 aa) Zugang zu öffentlichem Amt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 (1) Anspruch auf ermessensfehlerfreie Auswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 (2) Eingeschränkte gerichtliche Kontrolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 bb) Ermessensfehler unter Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme

290

(1) Ermessensunterschreitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 (2) Ermessensfehlgebrauch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 291 (a) Grundvoraussetzung: Einsicht in die Datengrundlage . . . . . . . . 291 (aa) Algorithmisierter Abgleich mit dem Anforderungsprofil . . . 292 (bb) Vergleich zu Assessment Center-Verfahren . . . . . . . . . . . . . . 293 (cc) Autonomer Abgleich mit dem Anforderungsprofil . . . . . . . . 294 (b) Berücksichtigung der automatisierten Vor-Entscheidung als sachfremde Erwägung? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 cc) Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 e) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 2. Verbot der automatisierten Vor-Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298 a) Wortlaut . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299 aa) Verhältnis zwischen „automatisierter Verarbeitung“ und „Entscheidung“ 299 (1) Unzulänglichkeit des Ausschließlichkeitskriteriums . . . . . . . . . . . . . 299 (a) Ausschließlichkeit der Vor-Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 (b) Einzelfallbezogene Erheblichkeitsprüfung . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 (c) Bedeutung der Nicht-Ausschließlichkeit der Entscheidung in der Sache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302 (d) Anwendungsfall: Diskriminierende Vor-Entscheidung . . . . . . . . 303 (aa) Anspruch auf diskriminierungsfreies Bewerbungsverfahren 304 (bb) Begriff der „Behandlung“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307

18

Inhaltsverzeichnis (cc) Kenntnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 (dd) Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 (e) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 (2) Begriff des „Beruhens“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309 (a) Herrschende „Zwei-Stufen-Theorie“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310 (b) „Entscheidung“ als „automatisierte Verarbeitung“ . . . . . . . . . . . 311 (aa) Beispiel: Ausschließlich automatisierte Kündigung . . . . . . . 311 (bb) Kritik der Zwei-Stufen-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313 (cc) Vor-Entscheidung als „automatisierte Verarbeitung“ . . . . . . 314 bb) Orientierungspunkt „Profiling“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 (1) Profiling als besonderer Fall der Datenverarbeitung . . . . . . . . . . . . . 316 (2) Profiling als Anwendungsfall des Art. 22 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . 316 (a) Tatbestandlicher Einschub . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317 (b) ErwG 71 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 (3) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319 b) Systematische Absicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 aa) § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320 bb) Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. h, Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO 321 cc) Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322 c) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 V. Prozessuale Fragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 323 1. Kündigungsgrund an sich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 a) Verhaltensbedingte Kündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324 b) Personenbedingte Kündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 c) Verdachtskündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326 d) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 2. Sachvortrags- und Beweisverwertungsverbot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 a) Perpetuierung und Verschärfung der Persönlichkeitsrechtsverletzung . . . . . 329 b) Datenschutzrechtliche Vorbewertungsfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 c) Sekundärrechtliches Verwertungsverbot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331 3. Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333

D. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333

Vierter Teil Praktische Durchsetzung

335

A. Absicherungsbedürfnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 I. Problemfelder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335 II. Gefahr der Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336

Inhaltsverzeichnis

19

B. Individualrechtliche Absicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338 I.

Vorab-Informationspflicht gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . 338 1. Vorbemerkung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338 2. Bestehen einer automatisierten Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339 a) Beschränkung auf Fälle des erheblichen Profiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339 b) Verweis auf Art. 22 Abs. 1 und 4 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 342 3. Aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik . . . . . . . . . . . . . . . . 343 a) Ausgangspunkt: „Logik“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344 b) Spannungsfeld zwischen Geheimnisschutz und Transparenz . . . . . . . . . . . . 344 c) Aussagekräftige Informationen über das Zustandekommen der Entscheidung 345 4. Darstellung der Tragweite und Auswirkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348 5. Ausschluss der Informationspflicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349 6. Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350

II. Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 1. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 2. Recht auf menschliches Eingreifen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352 3. Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 4. Recht auf Anfechtung der Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354 a) Keine Gleichsetzung mit Recht auf menschliches Eingreifen . . . . . . . . . . . . 354 b) Vorschlag: Vorrangige algorithmisierte Abhilfemöglichkeit . . . . . . . . . . . . . 355 aa) Wirksamkeit der bisherigen Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 356 bb) Vorzüge eines vorrangigen algorithmisierten Anfechtungsverfahrens . . 358 5. Recht auf Erläuterung der automatisierten Entscheidung . . . . . . . . . . . . . . . . . . 359 a) Rechtsgrundlage: Arbeitsvertrag i. V. m. § 241 Abs. 2 BGB . . . . . . . . . . . . . 359 b) Rechtsgrundlage: § 84 Abs. 1 S. 1, Abs. 2 Alt. 1 BetrVG . . . . . . . . . . . . . . . 360 c) Rechtsgrundlage: Art. 22 Abs. 3 DSGVO i. V. m. ErwG 71, S. 4 . . . . . . . . . 361 d) Rechtsgrundlage: Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363 aa) Keine zeitliche Beschränkung des Auskunftsverlangens . . . . . . . . . . . . 363 bb) „Bestehen“ einer automatisierten Entscheidung als Voraussetzung . . . . 364 cc) Keine bloße Zukunftsbezogenheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 364 dd) Information über die konkret „involvierte Logik“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 e) Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367 III. Recht auf Einsicht in die Personalakte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368 1. Anwendbarkeit des § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 368 2. Begriff der Personalakte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 369 3. Korrekturrechte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 370 IV. Sanktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372 1. Beschwerderecht gemäß Art. 77 Abs. 1 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 372 a) Behördliches Untersuchungsverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373 b) Verhängung einer Geldbuße . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374

20

Inhaltsverzeichnis c) Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 374 2. Schadensersatz gemäß Art. 82 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375 a) Sanktionsfähiger Verstoß . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 376 b) Schadensbegriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 377 aa) Materielle Schäden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 (1) Unionsrechtliche Differenzhypothese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 378 (2) Problem: Abgelehnte Bewerber . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 bb) Immaterielle Schäden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 (1) Beeinträchtigung des Persönlichkeitsrechts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 379 (2) Kein Erfordernis schwerwiegender Persönlichkeitsverletzungen . . . 380 c) Verantwortlichsein . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384 aa) Umfang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 384 bb) Unzulässigkeit von Haftungsbeschränkungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386 (1) Unabdingbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 386 (2) Insbesondere: Arbeitsvertragliche Ausschlussklauseln . . . . . . . . . . . 387 d) Darlegungs- und Beweislast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388 aa) Grundsatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 388 bb) Rechenschaftspflicht gemäß Art. 5 Abs. 2 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . 389 (1) Keine generelle Beweislastumkehr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 389 (2) Relative Betrachtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 (3) Fehlende Information über Dazwischentreten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391 (4) Auswirkung auf Kündigungsschutzprozesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392 e) Bewertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395 I.

Beteiligung hinsichtlich der Einführung von Entscheidungssystemen . . . . . . . . . . 395 1. Mitbestimmung hinsichtlich des Einsatzes (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG) . . . . . . 395 a) Regelungszweck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396 b) Umfang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 aa) Technische Überwachungseinrichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 397 bb) Verhaltens- oder Leistungsbezug . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 399 c) Rechtsfolgen des mitbestimmungswidrigen Einsatzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 401 2. Mitbestimmung hinsichtlich der Ausgestaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 401 a) Ordnung und Verhalten im Betrieb (§ 87 Abs. 1 Nr. 1 BetrVG) . . . . . . . . . . 401 b) Beginn und Ende sowie Verteilung der Arbeitszeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 2 BetrVG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 402 c) Vorübergehende Verkürzung oder Verlängerung der Arbeitszeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403 d) Mobile Arbeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404 aa) Anwendungsbereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404 bb) Reichweite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405

Inhaltsverzeichnis

21

e) Aufstellung allgemeiner Beurteilungsgrundsätze (§ 94 Abs. 2 Alt. 2 BetrVG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 406 f) Auswahlrichtlinien (§ 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 407 aa) Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 407 bb) Umfang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 408 (1) Einsichtsrecht in den Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 409 (2) Stellen- und Funktionsbeschreibungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 409 (3) Anforderungsprofile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 410 cc) Rechtsfolgen mitbestimmungswidriger Entscheidungen . . . . . . . . . . . . . 411 3. Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 412 II. Beteiligung im Rahmen konkreter Arbeitgeberentscheidungen . . . . . . . . . . . . . . . 412 1. Zulässigkeit betriebsinterner Verarbeitung personenbezogener Daten . . . . . . . . 413 a) Kein Vorrang des BetrVG vor DSGVO und BDSG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 413 aa) Subsidiaritätsklausel gemäß Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. c DSGVO . . . . . . . . . 413 bb) Subsidiaritätsklausel gemäß § 1 Abs. 2 BDSG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 414 b) Erforderlichkeitsprüfung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416 c) Zwischenergebnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 418 2. Zustimmung zu personellen Einzelmaßnahmen (§ 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 2 BetrVG) 418 a) Überblick: Einstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 418 b) Verweigerung der Zustimmung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419 aa) Gesetzesverstoß . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 419 bb) Verstoß gegen eine Auswahlrichtlinie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 c) Vorlage- und Auskunftspflicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 aa) Kreis der „Bewerber“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421 bb) Keine Veröffentlichung von Stellenanzeigen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 d) Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424 3. Anhörung im Rahmen von Kündigungen (§ 102 Abs. 1 BetrVG) . . . . . . . . . . . 424 a) Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 424 b) Widerspruch gegen Kündigung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 c) Mitteilung der Kündigungsgründe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 d) Zwischenfazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426 4. Allgemeines Auskunftsrecht des Betriebsrats (§ 80 Abs. 2 S. 1 Hs. 1 BetrVG) 427 a) Umfang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 427 b) Kritik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 428 III. KI-spezifische Beteiligung infolge des Betriebsrätemodernisierungsgesetzes . . . . 430 1. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 430 2. Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431 D. Vorbeugung der Ausschließlichkeit de lege ferenda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 I.

Entwurf zur Ergänzung des BetrVG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432

22

Inhaltsverzeichnis II. Erläuterung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 1. Überblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 2. Datenschutzrechtliche Verankerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 3. Anwendungsbereich . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 a) Auffangcharakter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 b) Umstände der Beteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 aa) Bezugspunkt: Erhebliche Maßnahme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433 bb) Begrenzung auf Profiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 434 cc) Ausnahme in Fällen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435 c) Umfang der Beteiligung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435 aa) Unterrichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 435 bb) Anhörung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 436 d) Wirkung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 437

Zusammenfassung in Thesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 438 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 442

Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443 I. Rechtswissenschaftliche Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443 II. Sonstige Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 478 Stichwortverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 483

Abkürzungsverzeichnis a. A. ABl. abl. Abs. AcP a. F. AG AGG AJP/PJA Anm. AO AöR AP ArbG ArbGG ArbRAktuell ArbRB ArbZG Art. Aufl. AuR ausf. BAG BAGE BB BBG Bd. BDSG

andere Ansicht Amtsblatt der Europäischen Union ablehnend Absatz Archiv für civilistische Praxis (Zeitschrift) alte Fassung Amtsgericht Allgemeines Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz vom 14. August 2006 (BGBl. I S. 1897), zuletzt geändert durch Art. 1 des Gesetzes vom 23. Mai 2022 (BGBl. I S. 768) Aktuelle Juristische Praxis/Pratique Juridique Actuelle (Zeitschrift) Anmerkung Abgabenordnung in der Fassung der Bekanntmachung vom 1. Oktober 2002 (BGBl. I S. 3866; 2003 I S. 61), zuletzt geändert durch Art. 33 des Gesetzes vom 5. Oktober 2021 (BGBl. I S. 4607) Archiv des öffentlichen Rechts (Zeitschrift) Arbeitsrechtliche Praxis Arbeitsgericht Arbeitsgerichtsgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 2. Juli 1979 (BGBl. I S. 853, 1036), zuletzt geändert durch Art. 10 des Gesetzes vom 5. Oktober 2021 (BGBl. I S. 4607) Arbeitsrecht Aktuell (Zeitschrift) Arbeits-Rechtsberater (Zeitschrift) Arbeitszeitgesetz vom 6. Juni 1994 (BGBl. I S. 1170, 1171), zuletzt geändert durch Art. 6 des Gesetzes vom 22. Dezember 2020 (BGBl. I S. 3334) Artikel Auflage Arbeit und Recht (Zeitschrift) ausführlich Bundesarbeitsgericht Sammlung der Entscheidungen des Bundesarbeitsgerichts Betriebs-Berater (Zeitschrift) Bundesbeamtengesetz vom 5. Februar 2009 (BGBl. I S. 160), zuletzt geändert durch Art. 1 des Gesetzes vom 28. Juni 2021 (BGBl. I S. 2250) Band Bundesdatenschutzgesetz vom 30. Juni 2017 (BGBl. I S. 2097), zuletzt geändert durch Art. 10 des Gesetzes vom 23. Juni 2021 (BGBl. I S. 1858)

24 BDSG a. F.

BeckRS Berk. T. L. J. Beschl. BetrVG BFH BGB BGBl. BGH BKartA BR-Drs. bspw. BT-Drs. BUrlG BVerfG BVerfGE BVerfGK BVerwG BWLBG bzw. Calif. L. R. CB CCZ Com. L. S. R. CR CuA DB ders. d. h. dies. diff. DJT DÖV DSB

Abkürzungsverzeichnis Bundesdatenschutzgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 14. Januar 2003 (BGBl. I S. 66), das zuletzt durch Art. 7 des Gesetzes vom 30 Juni 2017 (BGBl. I S. 2097) geändert worden ist und durch Art. 8 des Gesetzes vom 30. Juni 2017 (BGBl. I S. 2097) mit Wirkung zum 25. Mai 2018 aufgehoben wurde Beck-Rechtsprechung Berkeley Technology Law Journal Beschluss Betriebsverfassungsgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 25. September 2001 (BGBl. I S. 2518), zuletzt geändert durch Art. 5 des Gesetzes vom 10. Dezember 2021 (BGBl. I S. 5162) Bundesfinanzhof Bürgerliches Gesetzgebuch Bundesgesetzblatt Bundesgerichtshof Bundeskartellamt Drucksache des Deutschen Bundesrates beispielsweise Drucksache des Deutschen Bundestages Bundesurlaubsgesetz in der im BGBl. III, 800 – 4, veröffentlichten bereinigten Fassung, zuletzt geändert durch Art. 3 Abs. 3 des Gesetzes vom 20. April 2013 (BGBl. I S. 868) Bundesverfassungsgericht Entscheidungen des Bundesverfassungsgerichts Kammerentscheidungen des Bundesverfassungsgerichts Bundesverwaltungsgericht Landesbeamtengesetz Baden-Württemberg vom 9. November 2010 (GBl. S. 793, 794), zuletzt geändert durch Art. 2 der 10. AnpassungsVO vom 21. Dezember 2021 (GBl. 2022 S. 1) beziehungsweise California Law Review (Zeitschrift) Compliance Berater (Zeitschrift) Corporate Compliance Zeitschrift Computer Law & Security Review (Zeitschrift) Computer und Recht (Zeitschrift) Computer und Arbeit (Zeitschrift) Der Betrieb (Zeitschrift) derselbe das heißt dieselbe(n) differenzierend Deutscher Juristentag Die Öffentliche Verwaltung (Zeitschrift) Datenschutz-Berater (Zeitschrift)

Abkürzungsverzeichnis DSGVO

DSRITB DSRL DuD DVBl. Ed. EFZG EL EMRK ErwG et al. etc. EuG EuGH EUR EuZA EuZW f./ff. FG Fn. GenDG GewO GG

ggf. GmbH GmbHG

GRCh

25

Verordnung (EU) 2016/679 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 27. April 2016 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung der Richtlinie 95/46/EG (Datenschutz-Grundverordnung), ABl. L 119/1 Deutschte Stiftung für Recht und Informatik Tagungsband Richtlinie 95/46/EG des Europäischen Parlaments und des Rates vom 24. Oktober 1995 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr Datenschutz und Datensicherheit (Zeitschrift) Deutsches Verwaltungsblatt (Zeitschrift) Edition Entgeltfortzahlungsgesetz vom 26. Mai 1994 (BGBl. I S. 1014, 1065), zuletzt geändert durch Art. 9 des Gesetzes vom 22. November 2019 (BGBl. I S. 1746) Ergänzungslieferung Konvention zum Schutze der Menschenrechte und Grundfreiheiten v. 4. November 1950, zuletzt geändert durch Protokoll Nr. 14 v. 13. Mai 2004 mit Wirkung v. 1. Juni 2010. Erwägungsgrund, Erwägungsgründe et alii et cetera Gericht der Europäischen Union Europäischer Gerichtshof Euro Europäische Zeitschrift für Arbeitsrecht Europäische Zeitschrift für Wirtschaftsrecht folgende Finanzgericht Fußnote Gendiagnostikgesetz vom 31. Juli 2009 (BGBl. I S. 2529, 3672), zuletzt geändert durch Art. 15 Abs. 4 des Gesetzes vom 4. Mai 2021 (BGBl. I S. 882) Gewerbeordnung in der Fassung der Bekanntmachung vom 22. Februar 1999 (BGBl. I S. 202), zuletzt geändert durch Art. 1 des Gesetzes vom 19. Juni 2022 (BGBl. I S. 918) Grundgesetz für die Bundesrepublik Deutschland in der im BGBl. Teil III, Gliederungsnummer 100 – 1, veröffentlichten bereinigten Fassung, zuletzt geändert durch Art 1 u. 2 Satz 2 des Gesetzes vom 29. September 2020 (BGBl. I S. 2048) gegebenenfalls Gesellschaft mit beschränkter Haftung Gesetz betreffend die Gesellschaften mit beschränkter Haftung in der im BGBl. Teil III, Gliederungsnummer 4123 – 1, veröffentlichten bereinigten Fassung, zuletzt geändert durch Art. 64 des Gesetzes vom 10. August 2021 (BGBl. I S. 3436) Charta der Grundrechte der Europäischen Union vom 12. Dezember 2007 (ABl. Nr. C 303 S. 1)

26 GRUR GS GSZ GWR Harv. JLT Hastings L. R. h. L. h. M. Hrsg./hrsg. Hs. i. Erg. i. e. S. IfSG i. H. v. InTeR Intern. DPL Intern. JLIT i. R. d. i. S. d. ISJLP i. S. v. ITRB JArbSchG JI-RL

jM JR JuS JZ Kap. KI KomE

K&R krit. KSchG LAG lat.

Abkürzungsverzeichnis Gewerblicher Rechtsschutz und Urheberrecht (Zeitschrift) Großer Senat Zeitschrift für das Gesamte Sicherheitsrecht Gesellschaft- und Wirtschaftsrecht (Zeitschrift) Harvard Journal of Law & Technology (Zeitschrift) Hastings Law Review herrschende Lehre herrschende Meinung Herausgeber/herausgegeben Halbsatz im Ergebnis im engeren Sinn Infektionsschutzgesetz vom 20. Juli 2000 (BGBl. I S. 1045), zuletzt geändert durch Art. 4 des Gesetzes vom 18. Mai 2022 (BGBl. I S. 473) in Höhe von Zeitschrift zum Innovations- und Technikrecht International Data Privacy Law (Zeitschrift) International Journal of Law and Information Technology (Zeitschrift) im Rahmen des/der im Sinne des/der Journal of Law and Policy for the Information Society (Zeitschrift) im Sinne von IT-Rechtsberater (Zeitschrift) Jugendarbeitsschutzgesetz vom 12. April 1976 (BGBl. I S. 965), zuletzt geändert durch Art. 2 des Gesetzes vom 16. Juni 2021 (BGBl. I S. 2970) Richtlinie (EU) 2016/680 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 27. April 2016 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten durch die zuständigen Behörden zum Zwecke der Verhütung, Ermittlung, Aufdeckung oder Verfolgung von Straftaten oder der Strafvollstreckung sowie zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung des Rahmenbeschlusses 2008/977/JI des Rates juris – Die Monatszeitschrift Juristische Rundschau (Zeitschrift) Juristische Schulung (Zeitschrift) Juristenzeitung Kapitel Künstliche Intelligenz Vorschlag fu¨ r eine Verordnung des Europäischen Parlaments und des Rates zum Schutz natu¨ rlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr (Datenschutz-Grundverordnung) vom 25. Januar 2012, KOM/2012/011 Kommunikation und Recht (Zeitschrift) kritisch Kündigungsschutzgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 25. August 1969 (BGBl. I S. 1317), zuletzt geändert durch Art. 2 des Gesetzes vom 14. Juli 2021 (BGBl. I S. 1762) Landesarbeitsgericht lateinisch

Abkürzungsverzeichnis LBG LSA

27

Beamtengesetz des Landes Sachsen-Anhalt vom 15. Dezember 2009 (GVBl. LSA S. 648), zuletzt geändert durch Art. 6 des Gesetzes vom 7. Juli 2020 (GVBl. LSA S. 372) LDSG NRW Datenschutzgesetz Nordrhein-Westfalen vom 17. Mai 2018 (GV. NRW S. 244, ber. S. 278, 404) lit. littera LKV Landes- und Kommunalverwaltung – Verwaltungsrechts-Zeitschrift Ls. Leitsatz m. Anm. mit Anmerkung MDR Monatsschrift für Deutsches Recht (Zeitschrift) MMR Multimedia und Recht (Zeitschrift) MuSchG Mutterschutzgesetz vom 23. Mai 2017 (BGBl. I S. 1228), zuletzt geändert durch Artikel 57 Abs. 8 des Gesetzes vom 12. Dezember 2019 (BGBl. I S. 2652) m. w. N. mit weiteren Nachweisen NBG Niedersächsisches Beamtengesetz vom 25 März 2009 (Nds. GVBl. S. 72), zuletzt geändert durch Art. 6 des Gesetzes vom 23. März 2022 (Nds. GVBl. S. 218) NJOZ Neue Juristische Online-Zeitschrift NJW Neue Juristische Wochenschrift (Zeitschrift) Nr. Nummer NVwZ Neue Zeitschrift für Verwaltungsrecht NZA Neue Zeitschrift für Arbeitsrecht NZA-RR NZA-Rechtsprechungs-Report Arbeitsrecht (Zeitschrift) NZG Neue Zeitschrift für Gesellschaftsrecht NZS Neue Zeitschrift für Sozialrecht OECD Organisation for Economic Co-operation and Development OVG Oberverwaltungsgericht ParlE Legislative Entschließung des Europa¨ ischen Parlaments vom 12. Ma¨ rz 2014 zu dem Vorschlag fu¨ r eine Verordnung des Europa¨ ischen Parlaments und des Rates zum Schutz natu¨ rlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr (allgemeine Datenschutzverordnung) (COM(2012)0011 – C7-0025/20122012/0011(COD)), ABl. C 378/399 PinG Privacy in Germany (Zeitschrift) ProduktH-RL Richtlinie 85/374/EWG des Rates vom 25. Juli 1985 zur Angleichung der Rechts- und Verwaltungsvorschriften der Mitgliedstaaten über die Haftung für fehlerhafte Produkte RdA Recht der Arbeit (Zeitschrift) RdV Recht der Datenverarbeitung (Zeitschrift) Rn. Randnummer ROM II-Verordnung Verordnung (EG) Nr. 864/2007 des Europäischen Parlaments und des Rates vom 11. Juli 2007 über das auf außervertragliche Schuldverhältnisse anzuwendende Recht (Rom II) r+s recht und schaden (Zeitschrift) Rspr. Rechtsprechung RW Rechtswissenschaft (Zeitschrift) S./s. Seiten(n); Satz/siehe

28 SächsBG SGB IV

SGB IX SGB X

SiG sog. SPA SpStr SR st. StGB StVO TVG TzBfG u. a. Univ. Penn. L. R. Urt. UWG v. Var. Verf. vgl. Vol. VUR

Abkürzungsverzeichnis Sächsisches Beamtengesetz vom 18. Dezember 2013 (SächsGVBl. S. 970), zuletzt geändert durch Art. 5 des Gesetzes vom 9. Februar 2022 (SächsGVBl. S. 134) Das Vierte Buch Sozialgesetzbuch – Gemeinsame Vorschriften für die Sozialversicherung – in der Fassung der Bekanntmachung vom 12. November 2009 (BGBl. I S. 3710, 3973; 2011 I S. 363), zuletzt geändert durch Art. 13 des Gesetzes vom 10. Dezember 2021 (BGBl. I S. 5162) Neuntes Buch Sozialgesetzbuch vom 23. Dezember 2016 (BGBl. I S. 3234), zuletzt geändert durch Art. 2 des Gesetzes vom 23. Mai 2022 (BGBl. I S. 760) Das Zehnte Buch Sozialgesetzbuch – Sozialverwaltungsverfahren und Sozialdatenschutz – in der Fassung der Bekanntmachung vom 18. Januar 2001 (BGBl. I S. 130), zuletzt geändert durch Art. 45 des Gesetzes vom 20. August 2021 (BGBl. I S. 3932) Gesetz über die Rahmenbedingungen für elektronische Signaturen (BGBl. I S. 876), aufgehoben aufgrund Gesetzes vom 18. Juli 2017 (BGBl. I S. 2745) sogenannte/r/n Schnellinformation für Personalmanagement und Arbeitsrecht (Zeitschrift) Spiegelstrich Soziales Recht (Zeitschrift) ständige Strafgesetzbuch in der Fassung der Bekanntmachung vom 13. November 1998 (BGBl. I S. 3322), zuletzt geändert durch Art. 2 des Gesetzes vom 22. November 2021 Straßenverkehrs-Ordnung vom 6. März 2013 (BGBl. I S. 367), zuletzt geändert durch Art. 13 des Gesetzes vom 12. Juni 2021 (BGBl. I S. 3091) Tarifvertragsgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 25. August 1969 (BGBl. I S. 1323), zuletzt geändert durch Art. 8 des Gesetzes vom 20. Mai 2020 (BGBl. I S. 1055) Teilzeit- und Befristungsgesetz vom 21. Dezember 2000 (BGBl. I S. 1966), zuletzt geändert durch Art. 10 des Gesetzes vom 22. November 2019 (BGBl. I S. 1746) unter anderen/anderem University Pennsylvania Law Review (Zeitschrift) Urteil Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb in der Fassung der Bekanntmachung vom 3. März 2010 (BGBl. I S. 254), zuletzt geändert durch Art. 1 des Gesetzes vom 10. August 2021 (BGBl. I S. 3504) von/vom Variante Verfasser vergleiche Volume Verbraucher und Recht – Zeitschrift für Wirtschafts- und Verbraucherrecht

Abkürzungsverzeichnis VwGO VwVfG VwV-StVO Wash. L. R. ZaöRV ZD ZdiW ZEuP ZfA ZfPW ZfRSoz ZGR Ziff. ZIP ZPO

ZRP ZSR ZUR zust. zutr.

29

Verwaltungsgerichtsordnung in der Fassung der Bekanntmachung vom 19. März 1991 (BGBl. I S. 686), zuletzt geändert durch Art. 2 des Gesetzes vom 8. Oktober 2021 (BGBl. I S. 4650) Verwaltungsverfahrensgesetz in der Fassung der Bekanntmachung vom 23. Januar 2003 (BGBl. I S. 102), zuletzt geändert durch Art. 24 Abs. 3 des Gesetzes vom 25. Juni 2021 (BGBl. I S. 2154) Allgemeine Verwaltungsvorschrift zur Straßenverkehrs-Ordnung vom 26. Januar 2001 in der Fassung vom 8. November 2021 (BAnz AT 15. 11. 2021 B1) Washington Law Review (Zeitschrift) Zeitschrift für ausländisches öffentliches Recht und Völkerrecht Zeitschrift für Datenschutz Zeitschrift für das Recht der digitalen Wirtschaft Zeitschrift für Europäisches Privatrecht Zeitschrift für Arbeitsrecht Zeitschrift für die gesamte Privatrechtswissenschaft Zeitschrift für Rechtssoziologie Zeitschrift für Unternehmens- und Gesellschaftsrecht Ziffer Zeitschrift für Wirtschaftsrecht Zivilprozessordnung in der Fassung der Bekanntmachung vom 5. Dezember 2005 (BGBl. I S. 3202; 2006 I S. 431; 2007 I S. 1781), zuletzt geändert durch Art. 3 des Gesetzes vom 5. Oktober 2021 (BGBl. I S. 4607) Zeitschrift für Rechtspolitik Zeitschrift für Schweizerisches Recht Zeitschrift für Umweltrecht zustimmend zutreffend

Einleitung „Künstliche Intelligenz“1 (KI) ist eines der herausragendsten Themen unserer Zeit. Es beherrscht gesellschaftliche Debatten2 ebenso wie juristische Diskurse.3 Die einen sehen mit ihr nicht weniger als einige der kühnsten Träume der Menschheit Wirklichkeit werden: das Ende der Lohnarbeit,4 die Überwindung des globalen Knappheitsproblems,5 die Unsterblichkeit des Menschen durch „Upload“ seines Gehirns auf einen virtuellen Körper.6 Andere dagegen blicken mahnend auf die Kehrseite des technologischen Fortschritts: Big Data schaffe eine „neue digitale Klassengesellschaft“, die neben das disziplinarische digitale Panoptikum ein „Bannoptikum“ etabliere, das anhand individueller Scores über Zugehörigkeit und Ausschluss systemfremder Personen bestimme.7 Der Mensch jedoch gehe leichtfertig davon aus, jederzeit in der Lage zu sein, „den Stecker zu ziehen.“ – Was aber, so lässt Stephen Hawking posthum anmerken, wenn der Mensch fragt: „Gibt es einen Gott?“, und die KI antwortet: „Ja, ab jetzt“, ehe sie mit besagtem Stecker „durchbrennt“?8 Wie weit der technologische Strukturwandel bereits fortgeschritten ist, lässt sich unschwer am Arbeitsplatz erkennen. Industrieroboter prägen das Bild moderner 1

Auf die Hervorhebung wird im Folgenden verzichtet. Genannt seien die streitbaren Stimmen von Precht, Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens; Nida-Rümelin/Weidenfeld, Digitaler Humanismus; Harari, Homo Deus; Grunwald, Der unterlegene Mensch; s. außerdem die Beiträge in Augstein (Hrsg.), Reclaim Autonomy – Selbstermächtigung in der digitalen Weltordnung. 3 Einen umfassenden Querschnitt bietet Martini, Blackbox Algorithmus; arbeitsrechtliche Implikationen bemessen Krause, Gutachten zum 71. DJT; Knitter, Digitale Weisungen; sowie Götz, Personalmanagement; für das Verwaltungsverfahren Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung; für das Strafverfahren Gless/Wohlers, in: FS Kindhäuser, 147 ff.; zur Diskussion um die Rechtspersönlichkeit Mayinger, Die künstliche Person; s. ferner die Beiträge in Wischmeyer/Rademacher (Hrsg.), Regulating Artificial Intelligence. 4 Precht, Jäger, Hirten, Kritiker, 101 ff. 5 Schwintowski, NJOZ 2018, 1601, 1606 ff. 6 Allen voran Kurzweil, Menschheit 2.0, 200. 7 Han, Psychopolitik, 90. 8 Hawking, Kurze Antworten, 222. Einen metaphysischen Bezug stellt auch Simanowski, Todesalgorithmus, 99 ff., her, der in der KI-Entwicklung einen hegelianischen Weltgeist Gestalt annehmen sieht, dessen „List“ es sei, den Menschen in seiner Suche nach einer Letztbegründung des eigenen Daseins (125) „als Zwischenwirt der Vernunft zu nutzen, um in der allmächtigen Wissensgestalt der künstlichen Intelligenz zu sich selbst zu kommen“. Eine vergleichbare Deutung nimmt Harari, Homo Deus, 515, vor, wonach es die Bestimmung des Menschen in einer Welt des maximalen Datenflusses sei, ein „kosmische[s] Datenverarbeitungssystem“ zu schaffen. 2

32

Einleitung

Fabriken, Produktions- und Wertschöpfungsprozesse werden digitalisiert und unter Einbindung von Kunden miteinander vernetzt, Büros sind übersät mit Flachbildschirmen, in den Hosentaschen der Beschäftigten ertönen in Echtzeit synchronisierte Smartphones, ganz zu schweigen von sog. Wearables, die als Armbänder, Datenbrillen oder Exoskelette den Mitarbeiter durch seinen Arbeitstag begleiten.9 Hinzu kommen digitale Anwendungen, die es Beschäftigten im Home Office ähnlich wie Gig- und Crowdworkern erlauben, die hergebrachten räumlichen, zeitlichen, gegenständlichen sowie personellen Kontinuitäten von Arbeit nach und nach zu überwinden.10 Überhaupt: Boten Überlegungen hinsichtlich firmeninterner Social Participation Rankings noch im Jahr 2014 Anlass für fiktionale Ausdeutungen,11 zeigen Untersuchungen sog. Social Graph-Methoden, dass algorithmisch vermittelte Beurteilungen über die innerbetriebliche Reputation von Mitarbeitern alles andere als ferne Zukunftsszenarien darstellen.12 Digitalisierung und KI, das geben die genannten Vorboten einer „vierten industriellen Revolution“13 ebenso zu verstehen wie sozioökonomische Prognosen,14 werden das Arbeitsleben tiefgreifend verändern.15 Welches Gesicht die Arbeitswelt in Zukunft zeigen wird, dürfte bei all dem nicht zuletzt davon abhängen, in welchem Grad „intelligente“ Lösungen „autonomer“16 KI-Systeme Eingang in die Arbeitsbeziehung finden. Konkret: Versprechen Verfahren wie People Analytics „smarte“ Lösungen in Personalangelegenheiten, scheint es aus Sicht des Arbeitgebers kaum empfehlenswert, künftig noch auf das „Bauchgefühl“ seines Personalleiters vertrauen zu müssen.17 Liegt es nicht näher, der Empfehlung algorithmischer Auswahlsysteme zu folgen, die mittels Sprachanalysesoftware maßstabsgetreue Persönlichkeitsbilder über Mitarbeiter wie Bewerber zeichnen und unter Abgleich mit dem Anforderungsprofil an eine bestimmte Stelle den „geeignetsten“ Kandidaten ermitteln? Weitergedacht: Was spricht dagegen, 9

S. den Überblick bei Götz, Personalmanagement, 29 f. Hierzu Schwarze, in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen, 49, 51 f. 11 Eggers, The Circle. 12 Im Einzelnen Höller/Wedde, Mitbestimmungspraxis 10/2018, 9 f., 16 ff. 13 Eingehend Obermaier, in: ders., Hdb. Industrie 4.0, 3, 9 ff. 14 Die Prognosen lassen sich grob in eine pessimistische und eine optimistische Lesart einteilen, die, je nach Couleur, eine technologisch vermittelte Massenarbeitslosigkeit in Aussicht stellen; s. insbesondere Frey/Osborne, Technological Forecasting and Social Change 144 (2017), 254 – 280, die 47 % der Arbeitsplätze in den USA für von der Automatisierung bedroht („high risk“) halten. Dagegen ordnet die OECD nur 14 % der Arbeitsplätze der „high risk“-Kategorie (Wahrscheinlichkeit der Automatisierung über 70 %) zu; s. Nedelkoska/ Quintini, OECD Social, Employment and Migration Working Papers, No. 202. Die optimistische Lesart geht im Wesentlichen davon aus, dass bloß eine Verschiebung der Arbeitskraftnachfrage stattfinden werde, s. etwa Südekum, in: Arnold/Wangermann, Digitalisierung und Künstliche Intelligenz, 45, 47 ff.; vgl. auch den Überblick bei Chiu, in: Dederer/Shin, Künstliche Intelligenz und juristische Herausforderungen, 63, 66 ff. 15 Zu den arbeitsrechtlichen Folgen Günther, in: Benecke, Unternehmen 4.0, 63 ff. 16 Auf die Hervorhebung wird im Folgenden verzichtet. 17 Götz, Personalmanagement, 25. 10

Einleitung

33

„evidenzbasierte“ KI-Systeme mit der Aufgabe zu betrauen, Personalangelegenheiten einer unmittelbaren Klärung zuzuführen, ohne dass noch ein menschlicher Entscheidungsträger an Fragen der Beförderung, Abmahnung oder Kündigung zu beteiligen wäre? Dass all dies kein konturloses Zukunftsszenario darstellt (noch einer diffusen Technikskepsis entspringt), zeigt das Beispiel des amerikanischen Onlineversandhändlers Amazon. Erreichen Mitarbeiter wiederholt ihre Leistungsziele nicht, generiert ein algorithmisches System kurzerhand eine entsprechende Abmahnung (bzw. eine Kündigung), ohne dass ein Mensch in diesem Prozess involviert ist: „Amazon’s system tracks the rates of each individual associate’s productivity and automatically generates any warnings or terminations regarding quality and productivity without input from supervisors. […] If an associate receives two final written warnings or a total of six written warnings within a rolling 12-month period, the system automatically generates a termination notice.“18

Das System wird von Amazon außerdem dazu eingesetzt, die Zeit zu ermitteln, die Mitarbeiter nicht am Arbeitsplatz verbringen (sog. Time off Task, ToT). Auf dieser Grundlage werden nach festem Schema Personalmaßnahmen ergriffen: Bei einer ToT von 30 Minuten bis zu einer Stunde erfolgt eine „erste“ Abmahnung; bei einer ToT von einer bis zu zwei Stunden ergeht eine „finale“ Abmahnung; bei einer ToT ab zwei Stunden wird das Arbeitsverhältnis gekündigt. Der Vorgesetzte kann von dem Ausspruch einer Abmahnung nur absehen, wenn der Mitarbeiter einen plausiblen Grund („reasonable excuse“) für seine Abwesenheit vorbringt. Fernab ihrer Anwendungsmöglichkeiten im Personalwesen wird der Arbeitgeber auch auf die Effizienzgewinne hinweisen, die sich unter Einsatz technischer Entscheidungssysteme im täglichen Arbeitsablauf generieren lassen. Als Vorbild könnte ihm hier das japanische Unternehmen Hitachi dienen, dessen betriebsinternes KISystem Nachfragevolatilitäten auswertet und auf dieser Grundlage spezifische Arbeitsanweisungen erteilt. Hierdurch soll es Hitachi nach eigener Auskunft gelungen sein, im logistischen Bereich eine Effizienzsteigerung von 8 % zu erzielen.19 Die Vorteile automatisierter Weisungen lassen sich ganz anschaulich beschreiben: Wird Kommissionierern durch sog. Pick by Voice-Systeme unter Einsatz von Headsets (bzw. durch sog. Pick by Vision-Systeme mittels Datenbrillen) algorithmisch der Weg zum Stellplatz eines Produkts vorgegeben,20 das es versandfertig zu machen gilt, erübrigen sich händisch auszufüllende Packlisten ebenso wie ent-

18 S. Schreiben der Kanzlei Morgan Lewis v. 04. 09. 2018, S. 2 f. (zum Folgenden s. dort unter Fn. 2), abrufbar unter https://cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/16190209/ama zon_terminations_documents.pdf (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022). 19 Pressemitteilung von Hitachi v. 04. 09. 2015, abrufbar unter http://www.hitachi.com/ New/cnews/month/2015/09/150904.pdf (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022). 20 Das Unternehmen Picavi wirbt auf seiner Website anschaulich mit dem Slogan: „Let us be your guide“.

34

Einleitung

sprechende Anweisungen durch Vorgesetzte.21 Algorithmische Sprachanweisungen („Gehen Sie zu Stellplatz XY“) bzw. visuell vermittelte Aufforderungen machen es im Gegenteil möglich, dass der Kommissionierer bei der Tätigkeit die „Hände frei“ hat. Hierdurch sowie durch die minutiöse Dokumentation der Arbeitsschritte verspricht sich die Branche flexible Arbeitsverfahren bei hoher Pick-Dichte: „Mit der entsprechenden Software lassen sich so nicht mehr nur Barcodes auslesen, Produkte lokalisieren und entsprechende Ablagefa¨ cher anzeigen; künftig lassen sich mit den Datenbrillen zusätzlich auch komplexe Objekte identifizieren und so leichter kommissionieren. Davon versprechen wir uns weitere Produktivitätssteigerungen, von denen unsere Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen profitieren.“22

In ähnlicher Weise machen mittelständische Callcenter-Unternehmen auf sich aufmerksam, die Medienberichten23 zufolge sämtliche Kundengespräche aufzeichnen, um diese durch eine KI in Echtzeit auszuwerten und hierauf gründend Anweisungen an die Mitarbeiter zu erteilen.24 Diese KI-generierten Anweisungen sollen den Mitarbeitern ein „Live-Leitfaden für das laufende Gespräch“ vermitteln, der dem Gebrauch zu vieler Füllwörter ebenso vorbeugen wie zu einer freundlichen Gesprächsführung (z. B. durch Gebrauch von „Vielen Dank“ und „Gerne“) anregen soll. Das unternehmerische Anliegen, Entscheidungen an KI-Systeme zu delegieren, erfuhr jüngst Gegenwind aus Brüssel. Die Europäische Kommission beanstandete, dass Entscheidungen, die von oder mithilfe von KI-Systemen gefällt werden, „zuweilen schwer nachvollziehbar sind oder kaum wirksam angefochten werden könnten“. Speziell mit Blick auf den Schutz von Beschäftigten erkennt die Kommission darüber hinaus die Gefahr, dass KI von Arbeitgebern unter Verstoß gegen datenschutzrechtliche Vorgaben zur übermäßigen Überwachung des Arbeitnehmerverhaltens genutzt werde.25 Dem rasanten technologischen Fortschritt beabsichtigt die Kommission daher ein KI-spezifisches Schutzkonzept entgegenzustellen, „bei dem der Mensch im Mittelpunkt steht“.26 Schlüsselelement eines solchen, auf die Grundrechtsrelevanz von KI abgestimmten Rechtsrahmens sei ein „Ökosystem für Vertrauen“. Hierdurch solle das notwendige Vertrauen in die Einhaltung bestehender Regeln beim Einsatz von KI geschaffen werden.27 Dies, so die Kom21

Hierzu Giesen, RW 2018, 431, 441. Markus Voss, COO und CIO von DHL Supply Chain, Pressemitteilung v. 21. 05. 2019, S. 1 f., abrufbar unter https://www.dpdhl.com/content/dam/dpdhl/de/media-relations/press-relea ses/2019/pm-smart-glasses-20190521.pdf (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022). 23 Hierzu s. DIE ZEIT v. 05. 11. 2020 Nr. 46/2020, S. 30. 24 Vgl. Waas, RdA 2022, 125, 127 f. 25 Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz, S. 13. 26 Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz, S. 3; ebenso Bundesregierung, KI-Strategie, S. 9. 27 Vgl. hierzu auch den Kommissionsentwurf eines Artificial Intelligence Act (COM(2021) 206 final, 2021/0106(COD), nachfolgend KI-VO-E), wonach Entwickler sog. „Systeme der künstlichen Intelligenz“ (Art. 3 Nr. 1) zu einer Konformitätsbewertung verpflichtet werden sollen (Art. 19 Abs. 1), um die Einhaltung bestimmter Pflichten bei ihrer Entwicklung si22

Einleitung

35

mission in ihrem Weißbuch, sei Grundvoraussetzung für die Akzeptanz von KI und gelte allen voran für „hochriskante“ Lebensbereiche, wie etwa für den Beschäftigungskontext.28 Das Schutzkonzept müsse dabei u. a. gewährleisten, dass KI-getriebene Entscheidungsprozesse stets mit einer „menschlichen Aufsicht“ verbunden seien, etwa durch die obligatorische Überprüfung und Validierung von KI-Ergebnissen.29 Der Anstoß der Kommission mag auf den ersten Blick, man denke an die Reichweite des KI-Einsatzes im Amazon-Fall, überzeugen. Die Erwägungen der Kommission bedienen ein Grundanliegen des Arbeitsrechts, den Arbeitnehmer mit seinen individuellen Eigenheiten in den „Mittelpunkt“ arbeitsrechtlicher Entscheidungen zu rücken.30 Zugleich aber wirft der Vorstoß die Frage auf, ob und inwieweit das bestehende Regelwerk tatsächlich einer Ergänzung bedarf. Ist das Arbeitsrecht wirklich mittellos, wenn es darauf ankommt, dass „ein KI-System die menschliche Autonomie nicht untergräbt oder sich sonst nachteilig auswirkt“?31 Welche Schutzmechanismen kennt die arbeitsrechtliche Beziehung, damit „Menschen bei KI-Anwendungen mit hohem Risiko gebührend mitwirken“ und auch „weiterhin in Personalfragen entscheiden“, wie kürzlich die Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz forderte?32 Welche Antworten gibt das Arbeitsrecht schon heute auf die zu beobachtende Auflösung personeller Kontinuitäten im Arbeitsverhältnis? Anders gewendet: In welchem Umfang hat sich der Arbeitnehmer dem Optimierungsinteresse seines Arbeitgebers zu fügen, wenn es heißt, streng „rationalen“ KI-Systemen Entscheidungsmacht zu übertragen? Welche Instrumente stehen ihm zur Verfügung, um sicherzugehen, dem „tote[n] Mechanismus“ KI am Ende nicht „als lebendige[s] Anhängsel einverleibt“ zu werden?33

cherzustellen. Hierzu gehört etwa ein Risikomanagement (Art. 9), eine Datenkontrolle (Art. 10) als auch die Sicherstellung von Transparenz (Art. 13) und menschlicher Aufsicht über „Hochrisiko-KI-Systeme“ (Art. 14). 28 Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz, S. 21; vgl. auch die vorgeschlagene Qualifizierung von KI-Systemen im Beschäftigungskontext als „HochrisikoKI-Systeme“ gemäß Art. 6 Abs. 2 i. V. m. Annex III Nr. 4 KI-VO-E. 29 Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz, S. 25. 30 Vgl. für das Weisungsrecht BAG, Beschl. v. 30. 01. 2019 – 10 AZR 299/18, AP GewO § 106 Nr. 41 = NZA 2019, 693 Rn. 46. 31 Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz, S. 25 (auch zum nachfolgenden Zitat). 32 Unterrichtung der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale v. 28. 10. 2020, BTDrs. 19/23700, S. 340 (Vorabfassung). 33 Nach Marx, Kapital I, 994.

36

Einleitung

I. Gegenstand der Untersuchung Es ist dies der Spannungsbogen, an dem die vorliegende Untersuchung ansetzt. Sie macht es sich zur Aufgabe, Zulässigkeit und Grenzen des Einsatzes algorithmischer Systeme im Rahmen arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse auszuloten. Zentraler Anknüpfungspunkt hierfür ist das sog. Verbot ausschließlich automatisierter Entscheidungen gemäß Art. 22 DSGVO. Anhand klassischer Arbeitgeberentscheidungen soll dabei das Algorithmisierungspotential arbeitsrechtlicher Entscheidungsfindungen im Einzelnen bemessen werden. Die Ausdeutung des Kriteriums der Ausschließlichkeit soll darüber hinaus dem bloß entscheidungsvorbereitenden KI-Einsatz Kontur verleihen. Unter Verknüpfung mit den allgemeinen datenschutzrechtlichen Anforderungen des § 26 BDSG soll so das Pflichtenprogramm des Arbeitgebers zur Gewährleistung verständiger Entscheidungen nachgezeichnet werden. Die Operation an der Schnittstelle zwischen „klassischem“ Arbeitsrecht und Datenschutzrecht findet ihre Abrundung in der Betrachtung individualrechtlicher sowie betriebsverfassungsrechtlicher Absicherungsinstrumente, einschließlich des Entwurfs zu einer Ergänzung des BetrVG.

II. Gang der Untersuchung Die Arbeit gliedert sich in vier Teile. Der erste Teil dient der begrifflich-technologischen Bestandsaufnahme. Die Darstellung wendet sich den technologischen Grundlagen algorithmischer Entscheidungen zu, um sich hierdurch die rechtliche Relevanz KI-durchdrungener Entscheidungsprozesse zu erschließen. Beginnend mit dem Begriff des Algorithmus nimmt die Untersuchung hierbei eine Differenzierung zwischen bloß „automatischen“ und weitergehenden „autonomen“ Entscheidungen vor. Der zweite Teil widmet sich dem unternehmerischen Gedanken an eine Delegation arbeitsrechtlicher Entscheidungen an KI-Systeme. Hierzu rücken zunächst die allgemeinen arbeitsrechtlichen Rahmenbedingungen, einschließlich der Bedeutung von Arbeitgeberentscheidungen für das individuelle Arbeitsverhältnis, in den Fokus der Betrachtung. Im Anschluss hieran soll überlegt werden, wie die Delegation arbeitsrechtlicher Entscheidungen an KI-Systeme konkret auszugestalten ist. Dazu werden die dogmatischen Hintergründe algorithmischer Entscheidungen sichtbar gemacht und ihr bloß syntaktischer Charakter herausgearbeitet. Darauf aufbauend widmet sich die Untersuchung sodann der rechtlichen Verknüpfung technisch generierter Entscheidungen mit der Person des Arbeitgebers. Dabei wird offengelegt, dass das typische arbeitsrechtliche Zurechnungsmodell der Stellvertretung nicht auf Entscheidungen algorithmischer Systeme angewendet werden kann. Vielmehr ist eine Abstraktion vom Willen des Arbeitgebers zu verzeichnen, die eine veränderte Risikostruktur sowie eine Verlagerung von Autorität nach sich zieht. Diese Einsicht sensibilisiert schließlich für die Sphäre des Arbeitnehmers, die durch den Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme nicht nur einen Eingriff in das Recht auf

Einleitung

37

informationelle Selbstbestimmung erfährt, sondern darüber hinaus der Gefahr einer algorithmischen Fremdbestimmung anheimfällt. Den Schwerpunkt der Arbeit bilden nachfolgend der arbeitsrechtliche Zuschnitt des Verbots der ausschließlich automatisierten Entscheidung gemäß Art. 22 DSGVO sowie sein Zusammenspiel mit den Vorgaben des § 26 BDSG hinsichtlich des bloß entscheidungsvorbereitenden KI-Einsatzes (dritter Teil). Anhand der Entscheidungen über die Einstellung, Kündigung, Abmahnung, Ausübung des Direktionsrechts sowie Erteilung eines Arbeitszeugnisses sollen spezifische Antworten auf die Gefahr der algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers formuliert werden. In diesem Zusammenhang soll insbesondere darauf eingegangen werden, inwieweit die arbeitsrechtliche Beziehung Ausnahmen vom Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zulässt. Neben der Einwilligung des Arbeitnehmers kommt hierbei allen voran die Erforderlichkeit algorithmischer Entscheidungen für das Arbeitsverhältnis in Betracht. Es wird u. a. argumentiert, dass im Falle erheblicher Weisungen eine Ausnahme vom Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unter teleologischen Gesichtspunkten auszuscheiden hat. Nachdem damit die Rahmenbedingungen automatisierter Entscheidungen in der Sache abgesteckt wurden, soll in einem weiteren Schritt anhand sog. People Analytics-Verfahren der bloß entscheidungsvorbereitende KI-Einsatz im Fokus der Betrachtung stehen. Ausgehend von den Maßstäben des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG sensibilisiert die Arbeit hierbei für das Spannungsfeld gegenüber dem Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Dabei sollen zum einen die strengen Voraussetzungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nachgezeichnet werden. Ferner wird herausgearbeitet, dass algorithmisierte Vor-Entscheidungen ihrerseits ggf. ebenso am Erheblichkeitsmaßstab des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu messen sind. In diesem Zusammenhang stellt die hiesige Untersuchung dem vorherrschenden Verständnis von Art. 22 DSGVO als ein zweistufiges Modell eine einstufige Deutung gegenüber, die auch Fälle der erheblichen Entscheidungsvorbereitung, wie bspw. diskriminierende Vorauswahlverfahren, in den Tatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO einbezieht. Der vierte Teil wendet sich schließlich den praktischen Möglichkeiten zur Durchsetzung des materiellen Schutzstandards zu. Hierzu wird zunächst das spezifische Absicherungsbedürfnis ausgeleuchtet. Darauf aufbauend sollen die Informations-, Mindest- sowie Sanktions- und Korrekturrechte der Arbeitnehmer im Hinblick auf ihren konkreten Schutzgehalt vor den Gefahren einer algorithmischen Fremdbestimmung analysiert werden. Diese Erwägungen werden flankiert durch die Vermessung der im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI-Systemen virulent werdenden Beteiligungsrechte des Betriebsrats. Die Untersuchung komplettieren Überlegungen zur Ergänzung des BetrVG hinsichtlich der Beteiligung des Betriebsrats im Zusammenhang von Entscheidungsfindungen infolge von Profiling-Maßnahmen. Die Arbeit wird ihre Ergebnisse in Thesen aufbereiten und mit einem Ausblick schließen.

Erster Teil

Grundlagen der Algorithmisierung Die Erwägungen bezüglich einer Algorithmisierung arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse werden begleitet von einer Vielzahl an Begrifflichkeiten, denen auf den ersten Blick nur wenig gemein zu sein scheint. Exemplarisch hierfür steht die Entschließung des Europäischen Parlaments, die Kodifizierung einer „elektronischen Person“ voranzutreiben, um auch künftig einen Zurechnungszusammenhang bei „autonomen Entscheidungen“ technischer Systeme zu gewährleisten.1 Die Abgeordneten nehmen dabei den Auftritt „immer ausgeklügelterer Roboter, Bots, Androiden und sonstiger Manifestationen Künstlicher Intelligenz“ wahr und erkennen einen zunehmenden „Einsatz einer automatisierten und auf Algorithmen basierenden Entscheidungsfindung“. Überdies regen sie eine unionsweite Verständigung über „den Begriff des Roboters und der KI“ sowie „unionsweite Begriffsbestimmungen für cyber-physische Systeme, autonome Systeme, intelligente autonome Roboter und deren Unterkategorien“ an, wobei es bestimmten Eigenschaften „intelligenter Roboter“ Rechnung zu tragen gelte.2 Die in der Literatur zu vernehmenden Stimmen vermögen dieses Bild kaum aufzuhellen.3 Auch hier trifft man auf ein Dickicht teils mathematisch-technologischer,4 teils werbewirksam5 anmutender Ausdrücke. Es erscheint vor diesem wenig durchsichtigen Hintergrund sachgerecht, dieses einleitende Kapital in den Dienst einer begrifflichen Bestandsaufnahme zu stellen. Im Wesentlichen wird es darum gehen, die algorithmischen Hintergründe technisch generierter Entscheidungen aufzuarbeiten. Dabei soll eine Unterscheidung zwischen „automatischen“ Entscheidungsprozessen auf der einen und „autonomen“ Entscheidungsfindungen auf der anderen Seite vorgenommen werden. Ziel soll es sein, das Phänomen algorithmisch vermittelter Entscheidungen eingedenk ihrer technischen Besonderheiten für den juristischen Diskurs greifbar zu machen. 1

Europäisches Parlament, Entschließung mit Empfehlungen an die Kommission zu zivilrechtlichen Regelungen im Bereich Robotik (2015/2103(INL)), v. 16. 02. 2017, Ziff. 59 lit. f.; die nachfolgenden Zitate sind dort unter B., R. sowie 1. zu finden. 2 Krit. zur mangelnden Präzision Lohmann, ZRP 2017, 168, 169. 3 Exemplarisch etwa Eidenmüller, ZEuP 2017, 765, 766, der in Robotern „a form of embodied AI“ identifiziert, ohne aber den Begriff „AI“ selbst zu konkretisieren. 4 S. etwa Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 59 ff.: „Expertensystem“ bzw. „Software-Agent“; abstrakter Krupar, DSRITB 2017, 275, 276: „Algorithmus“. 5 Bspw. „Smart X“, s. Pieper, DSRITB 2017, 555, 560 m. w. N.

A. Algorithmus

39

A. Algorithmus Es besteht ein hohes praktisches Bedürfnis danach, wiederkehrende Problemstellungen einem Verfahren zuzuführen, das nicht nur sachgerechte Ergebnisse hervorzubringen weiß, sondern dabei auch ressourcenschonend operiert.6 Die Zuverlässigkeit eines solches Vorgehens wurzelt in seiner Standardisierung. Der Standardisierung liegen Regeln zugrunde, die in ihrer kleinsten Einheit dem – Rechtsanwendern geläufigen – Muster des wenn a, dann b entsprechen.7 Die Darstellung von Regeln ist das Hauptanliegen des Algorithmus. Der Algorithmus beschreibt einen abstrakten (Rechen-)Vorgang, der aufgrund von vorab eindeutig und endlich definierten Handlungsschritten bei einer bestimmten Eingabe stets dasselbe Ergebnis erzielt.8 Gegeben sei etwa das Rechenproblem 3+2=5. Ein Algorithmus verwendet eine bestimmte Eingabe (im Beispiel die Operatoren + und = sowie die Dezimalzahlen 3 und 2), um eine bestimmte Ausgabe (hier 5) durch die Abfolge bestimmter Rechenschritte zu erzielen. Die Eingabe wird in eine Ausgabe umgewandelt, Ein- und Ausgabe mithin in Beziehung zueinander gesetzt.9 Mithilfe formalisierter Regeln lässt sich so diejenige Schnittmenge an Problemen bestimmen, die berechenbar (computable) sind.10 Gibt es mindestens einen Algorithmus, ist ein Rechenproblem lösbar.11 Unerheblich ist, wer den Algorithmus anwendet.12 Das Rechenproblem kann gleichermaßen von Mensch oder Maschine gelöst werden. Das aber bedeutet zugleich, dass es prinzipiell keine berechenbaren Probleme geben kann, die nicht auch der Mensch lösen könnte – allein technische Verfahren bedürfen eines Bruchteils der Zeit, die ein Mensch benötigt.13 Die Menge an Problemen, die berechenbar sind und damit von einem Menschen oder einem

6 Mit Blick auf den Recruiting-Prozess s. etwa Rütten, in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 161, 165 ff., 174 ff. Vgl. ferner das gesetzgeberische Regelungsanliegen betreffend die Einführung des zivilprozessrechtlichen Musterfeststellungsverfahrens (§§ 606 ff. ZPO): „Erforderlich ist […] die Stärkung zivilprozessualer Möglichkeiten des Rechtsschutzes, um die Durchsetzung bestehender Ansprüche und Rechtsverhältnisse für Bürgerinnen und Bürger zu vereinfachen. Durch einen vereinfachten Zugang zu gerichtlichen Verfahren wird zugleich das Interesse der Allgemeinheit an einem funktionsfähigen und sicheren Rechtsverkehr gewahrt. Die zur Überwindung des rationalen Desinteresses notwendige Bündelung der Rechtsverfolgung in Verbraucherstreitverfahren mit Breitenwirkung ist nach der bisherigen Rechtslage noch nicht ausreichend möglich“, BT-Drs. 19/2439, S. 14. 7 Zur Lehre vom Rechtssatz Larenz, Methodenlehre, 251 f. 8 Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 209; Ernst, JZ 2017, 1026. 9 Cormen et al., Algorithmen – eine Einführung, 5. 10 S. Russell/Norvig (2010), 8. 11 Instruktiv Crane, The Mechanical Mind, 85 ff. 12 Mainzer, Künstliche Intelligenz, 221: „Unentscheidbare Probleme bleiben auch weiterhin nicht lösbar“. 13 Vgl. Mainzer, Künstliche Intelligenz, 222, dort zur „Superintelligenz“.

40

1. Teil: Grundlagen der Algorithmisierung

technischen System gelöst werden können, ist deckungsgleich – das System kann mithin nicht mehr Berechnungsprobleme lösen als der Mensch.14

B. Automatische Entscheidungen Der Einsatz technischer Systeme führt zweifelsohne zu einer Entlastung des Menschen.15 Hat dieser auf die Beantwortung einzelner, insbesondere wiederkehrender Fragestellungen (Rechenprobleme) keine (oder bloß nur noch wenige) Ressourcen zu verwenden, kann er die hierdurch freiwerdenden Mittel, von körperlichen Energien bis hin zu finanziellem Kapital, anderweitig nutzbar machen. Er kann sich alternativen (bedeutsameren) Problemfeldern widmen oder gänzlich neuartige Handlungsoptionen erschließen.16

I. Automatisierung Die künstlich vermittelte Substitution des Menschen im Prozess der Problemlösung beschreibt den Vorgang der Automatisierung. Scheint das historische Begriffsverständnis dem automatus (aus eigenem Antrieb)17 noch ein inneres Element anzutragen, verzichtet der zeitgenössische Blickwinkel auf eine subjektive Prägung. Angelehnt an DIN 19233 wird der Begriff der „Automatisierung“ schlicht für den „Einsatz von künstlichen (technischen) Mitteln“ verwendet, „damit ein Vorgang selbstständig abläuft, also ganz oder teilweise ohne Mitwirkung und Überwachung von Menschen“.18 Andere Beobachter präzisieren, dass Automaten vollständig oder teilweise Aufgaben erledigten, deren Lösung zuvor (im Falle einer Innovation jedenfalls potentiell) vollständig oder teilweise dem Menschen zufiele.19

14

Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 209. Bezeichnenderweise soll das „vollautomatisierte“ Fahren dem Menschen erlauben, sich auf die Position des „entlasteten Beobachters“, perspektivisch auf die des „entlasteten Beifahrers“ zurückzuziehen, s. Wisselmann, in: Hilgendorf/Hötitzsch/Lutz, Rechtliche Aspekte automatisierter Fahrzeuge, 11, 12. 16 Für das Recruiting etwa Tallgauer/Festing/Fleischmann, in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 25, 32: „Freiraum für strategische Fragestellungen“; Diercks, in: Fortmann/ Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft, 51, 60 f.: „neue Menschlichkeit“. 17 Kluge, Etymologisches Wörterbuch der deutschen Sprache, Automat. 18 Nach Hertzberg, in: Hilgendorf/Hötitzsch, Das Recht vor den Herausforderungen der modernen Technik, 63, 64. 19 So etwa Parasuraman et al., A Model of Types and Levels of Human Interaction with Automation, 286, 287. Die Parallelen zu Turings Annahme, wonach ein Computer keine Probleme berechnen könne, die nicht auch der Mensch zu lösen vermöge, liegen auf der Hand. 15

B. Automatische Entscheidungen

41

II. Stufen der Automatisierung Von einer Substitution des Menschen lässt sich freilich nur sprechen, wenn und soweit der Automat tatsächlich in der Lage ist, die Fähigkeiten des Menschen unter Anwendung algorithmischer Regeln (jedenfalls teilweise) gleichwertig nachzubilden. Andernfalls bliebe ein Minus, der Mensch wäre nicht ersetzt. Es besteht daher nahezu Einigkeit darin, „Automatisierung“ nicht als eine starre Zustandsbeschreibung dahingehend zu verstehen, dass (erst) bei Überschreiten einer bestimmten technischen Entwicklungsstufe ein „automatisches“ Verhalten zu verzeichnen sei.20 Vielmehr sei es angezeigt, verschiedene Stufen des automatischen Problemlösungsprozesses anzuerkennen:21 (1)

Keine Automatisierung: Der Automat bietet keine Unterstützung. Der Mensch trifft sämtliche Entscheidungen unbeeinflusst selbst.

(2)

Automatische Anzeige aller Entscheidungsvarianten: Der Automat zeigt dem Menschen die vollständige Menge an Entscheidungsvarianten auf. Der Mensch aber trifft die Entscheidung.

(3)

Automatische Selektion der Entscheidungsvarianten: Der Automat wählt aus allen potentiellen Entscheidungsvarianten eine Teilmenge aus und präsentiert diese dem Menschen. Der Mensch trifft weiterhin die Entscheidung.

(4)

Automatische Entscheidungspra¨ ferenz: Der Automat wählt aus dem Gesamtspektrum an Entscheidungsvarianten eine von ihm präferierte Möglichkeit aus und präsentiert diese dem Menschen. Der Mensch bleibt weiter zur Entscheidung berufen.

(5)

Menschlicher Zustimmungsvorbehalt: Der Automat führt einen selbst generierten Vorschlag aus, wenn der Mensch diesem Vorschlag zustimmt.

(6)

Menschlicher Verbotsvorbehalt: Der Automat führt einen selbst generierten Vorschlag mit Ablauf einer dem Menschen zugestandenen Zeit zur Ausübung eines Vetorechts aus.

(7)

Benachrichtigungsgebot: Der Automat entscheidet und führt eine Aktion ohne Beteiligung des Menschen aus, woraufhin er diesen hierüber informiert.

(8)

Benachrichtigungsvorbehalt: Der Automat entscheidet und führt eine Aktion ohne Beteiligung des Menschen aus, worüber er den Menschen auf sein Verlangen hin informiert.

(9)

Benachrichtigungspräferenz: Der Automat entscheidet und führt eine Aktion ohne Beteiligung des Menschen aus, informiert den Menschen hierüber aber nur, wenn er (der Automat) es für notwendig erachtet.

(10) Unabhängigkeit des Automaten: Der Automat entscheidet und führt alle Aktionen ohne Beteiligung des Menschen aus, ohne den Menschen über die getroffenen Entscheidungen zu informieren. 20

Ball/Callaghan, Explorations of Autonomy, 114, 115; dies aufgreifend Reichwald/ Pfisterer, CR 2016, 208, 210 f. 21 Zum Folgenden Parasuraman et al., A Model of Types and Levels of Human Interaction with Automation, 286, 287 f.

42

1. Teil: Grundlagen der Algorithmisierung

Aus diesem differenzierten Blickwinkel heraus ist zu erkennen, dass der Automat ab Stufe (2) in den Prozess der Problemlösung involviert ist, ohne aber an dieser Stelle bereits eine Auswahl aus verschiedenen Handlungsmöglichkeiten vorzunehmen. Eine erste Selektion von Handlungsvarianten erfolgt ab Stufe (3), wodurch der Automat die spätere, bis hierhin obgleich weiter unangefochtene Entscheidung des Menschen insofern beeinflusst, als er diese auf bestimmte Möglichkeiten verengt. Während auch die Stufen (4) und (5) weiterhin der Autorität des Menschen als (unangefochtener) Entscheidungsträger verschrieben sind, setzt ab Stufe (6) eine Tendenz ein, in der die Autorität von dem Menschen auf den Automaten übergeht.22 Während der Mensch auf Stufe (6) seinem Einfluss auf die Entscheidung (innerhalb einer bestimmten Frist) noch Geltung verschaffen kann, beschränkt sich die Beteiligung des Menschen ab Stufe (7) allenfalls auf die nachträgliche Benachrichtigung über das abgeschlossene technische Entscheidungsverhalten.23

III. Prinzip der Determiniertheit Garant der automatisch ablaufenden Entscheidungsfindung ist die technische Konzeption des Automaten.24 Anschaulich durch die anthropomorphe Vorstellung kleiner „Homunculi“25 skizziert, die innerhalb des Automaten einzelne Aufgaben nach festen Regeln ausüben („they need only the intelligence to pick the larger of two numbers“), wird das automatische Verhalten gemeinhin als bloße Abfolge von Algorithmen „ohne echtes Problembewusstsein“ beschrieben.26 Eine automatisch generierte Entscheidung markiert demnach nichts anderes als das Ergebnis abschließend definierter Rechenoperationen, d. h. einer algorithmischen Zuordnung von Einund Ausgabe. Jede konsekutive Rechenoperation veranlasst dabei einen Wechselschalter (1/0), ein Signal über ein hochkomplexes elektronisches Netz zu transferieren, ehe nach Beendigung eines jeden Einzelprozesses eine Aussage über eine bestimmte Eingabe zu Tage tritt.27 Maßgeblich für das Verhalten des Automaten ist allein seine (menschengesetzte) algorithmische Programmierung („table“).28 Vor diesem Hintergrund lässt sich etwa auch der (historisch für Diskussion sorgende) Fall des straßenverkehrsrechtlichen „Lichtbefehls“ einer Ampel einordnen, die an einer Kreu22

S. Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 210. Zum Ganzen Parasuraman et al., A Model of Types and Levels of Human Interaction with Automation, 286, 287 ff. 24 Vgl. Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 209 f., deren dortiger Verweis auf das „autonome“ Fahren mit der Automatisierungsstufe (10) übereinstimmen dürfte. 25 Klassisch Dennett, Brainstorms, 89 (auch zum folgenden Zitat). 26 Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 209. 27 Crane, The Mechanical Mind, 108 f. 28 S. Turing, Computational Number, 230, 231: „If at each stage the motion of a machine is completely determined by the configuration, we shall call the machine an ,automatic machine‘“ (Hervorhebung im Original). 23

B. Automatische Entscheidungen

43

zung jeweils mit Ablauf von 40 Sekunden auf Gelb und innerhalb weiterer fünf Sekunden auf Rot schaltet29 und damit das Haltegebot an der vorgesehenen Haltelinie ausspricht (§ 37 Abs. 2 S. 2 Nr. 1 S. 7 StVO). Das unter Einsatz der Ampel geäußerte Haltegebot ist vollständig vorprogrammiert, die Entscheidung vom Entwickler vorbestimmt und somit mittelbar auf einen Menschen (Behörde) zurückzuführen, ohne dass die Ampel über den einzelnen Verkehrsteilnehmer selbst richtet.30 Die Bedenken, der einzelne Mensch werde hierbei zum Subjekt einer „autonomen“ Entscheidung eines technischen Systems degradiert, vermochten daher nicht zu überzeugen.31 Entscheidungen, die ein automatisches System trifft, gehen stets auf eine menschlich veranlasste, abschließende Programmierung zurück.32

Dieser Befund wird schließlich auch nicht dadurch in Frage gestellt, dass das konkrete Verhalten eines Automaten im Einzelfall vom Menschen nicht ad hoc abschließend antizipiert werden kann. Gegeben sei etwa ein sog. „vollautomatisiertes“ Fahrzeug, das entgegen der Erwartung des „Fahrers“ nicht zum Stehen kommt, als Passanten die Fahrbahn unerwartet überqueren, sondern diesen – aufgrund der sensorisch wahrgenommenen Straßenverhältnisse – seiner Programmierung gemäß ausweicht und die Fahrt fortsetzt. Mag das Verhalten des Fahrzeugs für den „Fahrer“ auch nicht vorauszusehen sein, so ist die Problemlösung des Automaten für den Entwickler (bei hinreichender Zeit) unter Anwendung derselben vorab eindeutig festgelegten algorithmischen Regeln nachvollziehbar.33

Die Nachvollziehbarkeit (bzw. potentielle Vorhersehbarkeit) des Verhaltens technischer Systeme soll hiernach das maßgebliche Kriterium einer „automatischen“ Entscheidungsfindung darstellen.34

IV. Arbeitsdefinition Für die Zwecke dieser Untersuchung soll der Begriff der „automatischen“ Entscheidungsfindung ein technisch vermitteltes Verhalten beschreiben, das vorab eindeutig und endlich definiert (determiniert) das Handeln eines Menschen ohne dessen weitere Mitwirkung gänzlich oder teilweise ersetzt.35 29

Vgl. die Vorgaben der VwV-StVO zu § 37 Ziff. 17, IX. Vgl. Golla, in: Donath et al., Verfassungen – ihre Rolle im Wandel der Zeit, 183, 197. 31 S. auch OLG Karlsruhe, Urt. v. 25. 04. 1957 – 2 Ss 18/57, NJW 1957, 1410; a. A. noch Schreiter, DÖV 1956, 692, 693 f. 32 Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 60 f. 33 Mit Hertzberg, in: Hilgendorf/Hötitzsch, Das Recht vor den Herausforderungen der modernen Technik, 63, 66, lässt sich etwa folgender Befehl formulieren: „Wenn ein Mensch auf der Fahrbahn wahrgenommen wird, dann erzwinge den Halt des Fahrzeugs, wenn nicht die Fahrbahnbedingungen ein sicheres Ausweichmanöver zulassen“. 34 Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 225, 227; Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 210 f. 35 Vgl. Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2012, 225, 226. 30

44

1. Teil: Grundlagen der Algorithmisierung

C. Autonome Entscheidungen I. Autonomisierung Die Automatisierung vermag die mit ihr verbundenen Versprechungen nur zu erfüllen, wenn die Handlungsanweisungen an den Automaten im Vorfeld vollständig definiert worden sind.36 Trifft der Automat auf ein bestimmtes, ihm seiner „Wissensbasis“37 nach bekanntes Umfeld, legt er ein ebenso vorbestimmtes Verhalten an den Tag. Für den Fall des „vollautomatisierten“ Fahrens muss das Fahrsystem demnach etwa sämtliche Anwendungsfälle einer gebotenen Geschwindigkeitsreduzierung kennen, um auf eine solche Situation entsprechend reagieren zu können.38 Umgekehrt wird das System dann nicht seinen Befehlen entsprechend reagieren können, wenn die jeweilige Situation nicht zu seiner vorbestimmten Wissensbasis zählt: „An agent that operates on the basis of built-in assumptions will only operate successfully when those assumptions hold.“39 Die zunehmende Komplexität technischer Anwendungsmöglichkeiten macht es freilich erforderlich, die Substitution des Menschen im Prozess der Problemlösung nicht bloß unter dem Aspekt der Automatisierung zu diskutieren. Von der Automatisierung sollen daher solche Fälle unterschieden werden, in denen das Verhalten technischer Einheiten mit dem Prinzip der Determiniertheit nicht oder nur unzureichend zu beschreiben ist.40 Ist ein System in der Lage, eine vom Entwickler bestimmte Wissensbasis aufgrund eigener Erfahrungen zu verändern und sein künftiges Verhalten ausschließlich nach diesen (im Zeitpunkt der Programmierung un-

36

Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 2. Sofern anlässlich dieser Untersuchung im Zusammenhang mit technischen Systemen die Rede von einem „Wissen“ bzw. einer „Wissensbasis“ ist, so soll dies für die Menge der dem System algorithmisch vermittelten (programmierten) Regeln stehen, die eine Verbindung von Eingabe- und Ausgabewerten repräsentieren, bspw.: wenn A, dann B, kurz: A ) B; vgl. Kirn/ Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 225, 229. 38 Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 61, die überdies anmerken, dass, obgleich in diesem Zusammenhang immer wieder vom „autonomen“ Fahren die Rede sei, es unter technisch-methodischen Gesichtspunkten zweifelhaft sei, ob es dem Fahrsystem, das Systemgrenzen zuverlässig zu erkennen und das Fahrzeug in diesen Grenzen risikominimal zu steuern vermöge, auch gelinge, in einer nicht vollständig vom Entwickler vorhersehbaren Situation zu funktionieren. Denn dies setze voraus, dass das System seine Wissensbasis an die neue Umwelt anpassen und für neue Lösungsansätze fruchtbar machen könne. Kleinschmidt/Wagner, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 1.1 Rn. 29, merken entsprechend an, dass sich „suchende Berechnungsverfahren mit einer unbestimmten Zahl von Iterationen“ für die im Straßenverkehr notwendigen Echtzeitsysteme verbieten. 39 Russell/Norvig (1995), 35. 40 Die hiesige Untersuchung erhebt selbstredend keinen Anspruch darauf, fernab der hier zweckdienlichen Differenzierung eine konkrete technologische Grenzziehung zu bestimmen. 37

C. Autonome Entscheidungen

45

bestimmten) Erfahrungen zu treffen, so sollen derartige Verhaltensweisen für den Zweck der Untersuchung der Kategorie der Autonomisierung zugeordnet werden.41 1. Grad der Autonomie Dabei soll – entsprechend der Automatisierung – angenommen werden, dass auch die Autonomisierung keinem schlicht binären Prinzip folgt.42 Es soll vielmehr davon ausgegangen werden, dass sich der jeweilige Autonomiegrad43 anhand von drei zentralen Kriterien bestimmen lässt: (1) Anteil der Berücksichtigung von Erfahrungswerten: Zu unterscheiden ist, ob und inwieweit das Verhalten eine direkte Reaktion auf Umwelteinflüsse darstellt oder aber eigenen Erfahrungswerten entstammt. (2) Anteil der Kontrolle über Eingangsparameter: Ferner ist zu fragen, ob und zu welchem Grad die Regeln über die Eingangsparameter durch das System selbst festgelegt bzw. vordefinierte Eingangsparameter modifiziert werden können. (3) Anteil der Selbstkontrolle über Regeln: Gleiches gilt für den Grad an Selbstkontrolle über die Regeln bei der Problemlösung und deren Anpassung an vorgegebene Ziele. Danach könnte das System gemäß seinen Erfahrungswerten etwa veranlasst sein, gänzlich andere Lösungsansätze zu implementieren.

Je stärker eigene Erfahrungswerte das Verhalten des Systems bestimmen, je höher der Grad eigener Reflexion und Kontrolle über die Eingangsparameter sowie die Regeln der Problemlösung ausfällt, desto höher ist der jeweilige Autonomiegrad zu bemessen.44 2. Methoden der Künstlichen Intelligenz Die mit der so geschaffenen Autonomie verbundene Flexibilität technischen Verhaltens wirkt unmittelbar auf die Qualität der Problemlösung zurück. Der allgemein angenommene Qualitätsvorsprung autonomen Verhaltens ist dabei eng

41

Nach Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 61. Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 210 (auch zum Folgenden). 43 Es macht dies deutlich, dass ungeachtet aller sprachlichen Gemeinsamkeiten ein vom Begriff der menschlichen Autonomie zu unterscheidendes, genuin technisches Autonomieverständnis im Mittelpunkt der hiesigen Überlegung stehen soll; vgl. Lohmann, ZRP 2017, 168, 169; als Alternative zum Begriff der Autonomie schlug Calo, Calif. L. R. 103 (2015), 513, 538 ff., den Begriff der „Emergenz“ als „Kopplung von Komplexität und Nützlichkeit, d. h. Anwendung einfachster Regeln auf vermeintlich äußerst komplexe Aufgaben“ vor (Übersetzung durch Verf.); s. auch Balkin, Calif. L. R. Circuit 6 (2015), 45, 51 ff.; vgl. ferner die Einsicht des Europäischen Parlaments (Fn. 1), AA, es mit einer „Autonomie rein technologischer Art“ zu tun zu haben. 44 Vgl. Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 210; ferner Russell/Norvig (2010), 39. 42

46

1. Teil: Grundlagen der Algorithmisierung

verbunden mit dem Phänomen der KI.45 Diese umfasst nach Ansicht der Technologiewissenschaften verschiedene Ansätze, menschliche Denktätigkeiten nachzubilden bzw. zu simulieren.46 Andere Definitionsversuche sehen in der KI die Vorstellung verwurzelt, ein technisches System wahlweise zum menschlichen respektive rationalen Denken oder Handeln zu befähigen.47 a) Mustererkennung Der Grundstein der KI liegt in der Fähigkeit technischer Systeme, wiederkehrende Verhaltensweisen, mithin Muster („patterns“) zu identifizieren. Die zunehmende Steigerung ihres Datenverarbeitungspotentials erlaubt es KI-Systemen, nahezu uferlose, unstrukturierte, ggf. gar störungsbehaftete „Datenmengen“,48 gleich ob visuellen oder auditiven Ursprungs, zu analysieren, zu strukturieren und hierdurch Korrelationen aufzudecken.49 Verfahren der Mustererkennung stellen die Grundvoraussetzung jeglicher sog. Big Data-Anwendungen dar.50 Diese versprechen, innerhalb kürzester Zeit schier unüberblickbare Datenbestände auszuwerten und dabei Zusammenhänge zwischen verschiedensten Merkmalen herzustellen.51 Mustererkennung als solches ist indes kein exklusiver Gegenstand der (gegenwärtigen) KI-Forschung. Schon das primitiv anmutende Konzept der Turing-Maschine war ohne ein Verfahren der Mustererkennung nicht denkbar.52 Auch die 45

Krit. zur Terminologie im Vergleich zum englischen Begriff „Artificial Intelligence“ Herberger, NJW 2018, 2825, 2826 f. 46 Ertel, Grundkurs KI, 2 f.; vgl. auch die dort zitierte Definition von Rich: „Artificial Intelligence is the study of how to make computers do things at which, at the moment, people are better“. 47 Vgl. die Beobachtungen von Russell/Norvig (2010), 1 ff. m. w. N. 48 Mit dem Begriff „Daten“ sind bloß Zeichen (Syntax) gemeint. Dass diese Zeichen überdies Informationsträger darstellen, setzt die kontextabhängige Kenntnisnahme durch eine natürliche Person voraus, vgl. Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes, 9 f.; s. hierzu noch eingehend unter 2. Teil, B.I.2. 49 Stiemerling, CR 2015, 762. 50 S. die ausf. Beschreibung von Götz, Personalmanagement, 20 ff. 51 Vgl. Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 6 ff. 52 Nach Turing, Computational Number, 230, 231 ff.: Man hat sich hierzu eine Vorrichtung vorzustellen, die ein Band, versehen mit Symbolen in voneinander abgetrennten Feldern, nach links und rechts bewegen und diese Felder im Einklang mit ihrer jeweiligen internen, wechselbaren Konfiguration lesen sowie über- bzw. beschreiben kann. Gegeben sei etwa ein Band mit den Symbolen 1 und 0, wobei 1 jeweils für die Dezimalzahl 1 und 0 für ein leeres Feld – hier als Leerzeichen verstanden – stehen sollen. Die Turing-Maschine soll die Konfiguration A und B kennen. Das Band soll die Kombination j0j1j1j0j0j1j0j0j1j1j1j1j0j0j zeigen, wobei eine 1 mit einer auf sie folgenden 1 solange zu addieren ist, wie eine 0 ein freies Feld markiert; in Dezimalzahlen zeigt dieses Band folglich 2, 1, 4. Die Aufgabe soll die jeweilige Addition der Dezimalzahl 1 zu den Zahlen 2, 1 und 4 sein. Das Programm der Turing-Maschine würde dabei vorgegeben wie folgt lauten: (1) Befindet sich die Turing-Maschine in Konfiguration A und liest sie eine 0, so verbleibt sie in Konfiguration A, schreibt eine 0 und bewegt sich nach rechts zum nächsten Feld.

C. Autonome Entscheidungen

47

Turing-Maschine setzt eine Einrichtung voraus, die zunächst die Binärziffern 1 und 0 auf einem Band identifiziert, mithin Muster erkennt. Die technische Wahrnehmung von Mustern beruhte nach konventioneller Herangehensweise jedoch noch auf einem programmatischen analytischen Verfahren, das vorformulierte Annahmen verwendete, die der menschlichen Sinneswahrnehmung entlehnt waren.53 b) Maschinelles Lernen Aus dieser (einfachen) maschinellen Mustererkennung erwuchs der technologische Anspruch, das menschliche Gehirn in seiner (nahezu gesamten) Komplexität zu simulieren.54 Hierbei werden künstlich erzeugte sog. neuronale Zellnetze mit umfangreichen Datensätzen bedient und durch den fortwährenden Abgleich von Einund Ausgabe „trainiert“.55 Die Lernvorgänge vollziehen sich maschinell durch die Anpassung der jeweiligen synaptischen Gewichte, die die „Leitfähigkeit“ der Verbindung zwischen Eingabezellen und den nachfolgenden Zellen bestimmen. Das KI-System wird so befähigt, aufgrund seiner in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen eigenständig seine Wissensbasis zu verändern, d. h. in den Prozess der Verbindung von Ein- und Ausgabe einzugreifen.56 Stellt man sich die Handlungskette A ) B ) C vor, könnte das System hiernach auf Grundlage seiner Erfahrungen bspw. festlegen, dass fortan A ) C gelten, die Prämisse B dagegen (ggf. vorerst) keine Rolle mehr spielen soll.57 Die Einsatzfelder derartiger Verfahren sind ob ihrer flexiblen Ausgestaltungmöglichkeiten vielfältig. Unternehmen könnten bspw. zwecks Optimierung der Einstellungspraxis geneigt sein, jenen (musterhaften) Mitarbeitertyp zu ermitteln, der für den unternehmerischen Erfolg der zurückliegenden zehn Geschäftsjahre „prägend“ war. Ein Ansatzpunkt könnte etwa darin bestehen, auf KI-Verfahren zurückzugreifen, die die Bewerbungen der „erfolgreichsten“ Mitarbeiter jener zehn Jahre auf Gemeinsamkeiten analysieren.58 Hieraus ließen sich Ableitungen anstellen, (2) Befindet sich die Turing-Maschine in Konfiguration A und liest sie eine 1, so wechselt sie in Konfiguration B, schreibt eine 1 und bewegt sich nach rechts zum nächsten Feld. (3) Befindet sich die Turing-Maschine in Konfiguration B und liest sie eine 0, so wechselt sie in Konfiguration A, schreibt eine 1 und stoppt. (4) Befindet sich die Turing-Maschine in Konfiguration B und liest sie eine 1, so verbleibt sie in Konfiguration B, schreibt eine 1 und bewegt sich nach rechts zum nächsten Feld. Nach Beendigung des Vorgangs liest das Band nunmehr j0j1j1j1j0j1j1j0j1j1j1j1j1j0j, in Dezimalschreibweise übersetzt als 3, 2, 5; Beispiel angelehnt an Crane, The Mechanical Mind, 93 ff. 53 Stiemerling, CR 2015, 762, 763. 54 Instruktiv Ertel, Grundkurs KI, 266 ff., zum Nachfolgenden 191 ff. 55 Eingehend Niederée/Nejdl, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 2 Rn. 28 ff., 66 ff. 56 Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 225, 229. 57 Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 225, 229. 58 Zu diesem Beispiel Dzida, NZA 2017, 541, 542 ff.

48

1. Teil: Grundlagen der Algorithmisierung

die für die Identifizierung talentierter Bewerber in Zukunft herangezogen werden könnten.

II. Prinzip der Nicht-Determiniertheit Systeme, die fortlaufend eigenständig über die anzuwendenden Eingangs- und/ oder Verarbeitungsparameter unter Gewichtung der synaptischen Verbindungen befinden, unterscheiden sich grundlegend von bloß automatischen Einheiten.59 Das Verhalten des autonomen Systems ist auf Flexibilität ausgelegt. Es vermag seine Wissensbasis jederzeit nach selbstständig ermittelten Regeln zu verlassen, ohne dass hierfür vorab notwendigerweise Verhaltensregeln eindeutig oder endlich definiert werden müssen.60 Für den Menschen aber bedeutet das nicht weniger, als dass das Systemverhalten für ihn, ob Nutzer oder Programmierer, nicht mehr (vollständig) vorhersehbar oder auch nur rekonstruierbar sein wird.61 Das Innenleben des Systems, so ließe sich überspitzt notieren, wird zur „black box“.62 Um das obige Ampel-Beispiel weiterzuführen: Das autonome Ampelsystem könnte dazu bestimmt werden, die Voraussetzungen für den Ausspruch von Haltegeboten unter Echtzeitauswertung sämtlicher zur Verfügung stehender Daten – hier etwa betreffend die Verkehrslage, Geschwindigkeiten der sich nähernden Verkehrsteilnehmer und die jeweiligen Witterungsbedingungen – je nach Einzelfall neu zu bestimmen. Entwicklern und Nutzern ist zwar gewiss, welche Entscheidungen (grün, gelb oder rot) die Ampel treffen kann (und zu irgendeinem Zeitpunkt auch wird). Ob, wann, wem gegenüber und unter welchen Voraussetzungen diese im Einzelfall aber getroffen werden, wäre dem autonomen Ampelsystem überlassen.

Mit dem Prinzip der Nicht-Determiniertheit63 entlässt der Mensch das System aus dem engen Korsett, mit dem er seine Entwicklung bislang zu kontrollieren wusste. Nicht genug: Dieselbe Technik könnte, insofern sei nochmals auf das Ampel-Beispiel rekurriert, dazu eingesetzt werden, in die menschliche Lebensführung selbstständig 59

Eingehend Matthias, in: Ethics and Information Technology 2004, 175, 176 ff. Einen „echten Zufall“ vermag das System aufgrund seiner algorithmischen Struktur indes nicht zu produzieren; s. hierzu Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht, 54 f., 59. 61 Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme, 2, 61; dies., MMR 2014, 225, 228 ff.; Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 212; Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht, 64 ff.; ferner Calo, Calif. L. R. 103 (2015), 513, 532. Das Prinzip der Nicht-Determiniertheit findet seinen (vorläufigen) Höhepunkt wohl in den Forschungsergebnissen von Chang/Lipson, die angesichts sich selbst optimierender Replikate hochkomplexer KI-Konstrukte – analog zur organischen Entwicklung – von einer „natürlichen Selektion“ der Maschine sprechen, s. Chang/Lipson, Neuronal Network Quine, unter „Motivations“ (Übersetzung durch Verf.). 62 Matthias, in: Ethics and Information Technology 2004, 175, 178. 63 Vgl. aber das weitergehende Verständnis von Determiniertheit bei Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht, 59 f. 60

C. Autonome Entscheidungen

49

einzugreifen, ohne dass ein Mensch diesen Eingriff im Einzelnen vorhersehen oder rekonstruieren kann.64 Nimmt man Anleihe an der der juristischen Argumentation vertrauten Zwei-Stufen-Technik, lässt sich vereinfacht festhalten, dass sich das Systemverhalten unter derartigen technischen Bedingungen zwar weiterhin hinsichtlich des Ob, nicht aber mehr hinsichtlich des Wie abschließend bestimmen lässt.65

III. Arbeitsdefinition Für die Zwecke dieser Untersuchung soll der Begriff der „autonomen“ Entscheidungsfindung ein technisch vermitteltes Verhalten beschreiben, das ohne vorab eindeutig und endlich definiert zu sein (nicht-determiniert) das Handeln eines Menschen ohne dessen weitere Mitwirkung gänzlich oder teilweise ersetzt.66 Sofern im Folgenden eine Differenzierung zwischen „autonomen“ und „automatischen“ Systemen unterbleibt,67 und etwa bloß von „technischen Systemen“, „KI-Systemen“, „Entscheidungssystemen“ oder „technisch“, „algorithmisch“ bzw. „KI“ vermittelten Entscheidungen oder schlicht „Algorithmisierung“ die Rede ist, sollen jeweils beide Erscheinungsformen gemeint sein.

64 Die Gründe hierfür können vielfältig sein. Mit Blick auf das Ampel-Beispiel könnte etwa an die Gewährleistung einer ressourcenschonenden Verkehrssteuerung gedacht werden. 65 Ähnlich Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 50. 66 In diese Richtung auch Specht/Herold, MMR 2018, 40, 41; Teubner, AcP 218 (2018), 155, 174; Ernst, JZ 2017, 1026, 1027. 67 Wie noch zu sehen sein wird, nimmt auch die DSGVO keine derartige Differenzierung vor, sondern verwendet allgemein den Begriff „automatisiert“, s. unter 3. Teil, A.II.2.a)cc)(1).

Zweiter Teil

Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen Der Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme im Arbeitsleben verspricht ein Freiwerden wertvoller Ressourcen.1 Ihr Einsatz wird getragen von den Verheißungen auf eine Beschleunigung personeller Auswahlprozesse bei (vermeintlich) „besseren“2 Entscheidungen,3 auf eine Steigerung personalwirtschaftlicher Präzision4 sowie – ganz allgemein – der Aussicht auf höhere Effizienzgewinne.5 Auf den Einsatz technischer Entscheidungssysteme zu verzichten, erscheint vor diesem Hintergrund wenig ratsam. Im Gegenteil: Es mutet geradezu alternativlos an, arbeitgeberseitige Entscheidungen unter Nutzung von KI-Methoden zu rationalisieren.6 Es ist freilich eine Sache, den Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme im Arbeitsverhältnis unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten einzufordern. Eine gänzlich andere aber ist es, derartige Überlegungen konsistent in das arbeitsrechtliche Normengeflecht zu integrieren. Dieses Kapitel will sich diesem Spannungsfeld annähern und dessen allgemeinen rechtlichen Implikationen nachgehen. Hierdurch soll die Szenerie ausgeleuchtet werden, in der schließlich (nachfolgend unter Teil 3) die Synthese aus arbeitsrechtlichen Rahmenbedingungen und datenschutzrechtlich 1 Zum Aufwand des Recruiting etwa Lützeler/Kopp, ArbRAktuell 2015, 491 f.; s. auch Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 214. 2 Vgl. Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992, die die „Emotionslosigkeit“ und „Unvoreingenommenheit“ technischer Systeme hervorheben; ähnlich Herdes, in: Taeger, Die Macht der Daten, 77, 78; s. auch Götz, Personalmanagement, 15 f. 3 Mit Blick auf Online-Auswahlverfahren Diercks, in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 79, 90 ff.; vgl. für das Verwaltungsverfahren BT-Drs. 18/8434, S. 122: „Der Einsatz automatischer Einrichtungen beim Erlass von Verwaltungsakten dient der Verfahrenbeschleunigung und Kostenreduzierung“. 4 S. die statistische Aufbereitung bei Biemann/Weckmüller, PERSONALquarterly 04/16, 44 ff. 5 Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, 24; zum Optimierungspotential des Bewerbungsverfahrens mittels digitaler Softwarelösungen Göpfert/Dußmann, NZA-Beilage 2016, 41, 45; vgl. allgemein auch Ullah/Ullah, in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft, 221, 224: Es sei nicht nur budgetärer Druck, der auf das Personalwesen einwirke, sondern schlichte Machtbarkeitserwägungen: „Wir haben Daten und auch entsprechende Tools, um mit diesen zu arbeiten – also lasst es uns tun“. 6 S. Isson/Harriott, People Analytics, 363: Der Einsatz technischer Analysemöglichkeiten setze neue Standards.

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen

51

vermittelten Anforderungen an die Verarbeitung personenbezogener Daten vorzunehmen ist. Jegliche Erwägungen betreffend die Rationalisierung arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse haben beim Arbeitsverhältnis und seinen konstituierenden Strukturelementen anzusetzen (unter A.). Auf dieser Grundlage lässt sich sodann der Versuch unternehmen, das Algorithmisierungspotential arbeitgeberseitiger Entscheidungen konkret zu ermessen und ihre Delegation an KI-Systeme für den praktischen Gebrauch nachzuzeichnen (B.). Überlegungen hinsichtlich der Delegation von Arbeitgeberentscheidungen kommen ferner nicht umhin, sich ihrer rechtlichen Zuordnung zum Arbeitgeber zu vergewissern (C.). Der Aufwand, dessen es bedarf, um sie dem Arbeitgeber normativ zuzurechnen, sensibilisiert schließlich für die Sphäre des Arbeitnehmers. Diese wird durch die Algorithmisierung arbeitgeberseitiger Entscheidungen in besonderer Weise betroffen und soll daher zum Abschluss dieses überblickenden Kapitels in den Mittelpunkt der Betrachtung rücken (D.).

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen I. Arbeitsverhältnis Wann immer bis hierin von arbeitgeberseitigen Entscheidungen die Rede war, so findet diese Bezugnahme ihre dogmatische Verwurzelung im Arbeitsverhältnis. Das Arbeitsverhältnis steht für die Gesamtheit an Bestimmungen, die das Verhältnis von Arbeitgeber und Arbeitnehmer regeln.7 Es umfasst neben gesetzlichen8 sowie normativ wirkenden kollektivrechtlichen9 Vorschriften allen voran die Bestimmungen, die Arbeitgeber und Arbeitnehmer im Arbeitsvertrag individuell getroffen haben.10 Durch den Arbeitsvertrag verpflichtet sich der Arbeitnehmer im Dienste eines anderen zur Leistung von Arbeit (§ 611a Abs. 1 S. 1 BGB). Synallagmatisch damit verknüpft ist der Arbeitgeber zur Zahlung der vereinbarten Vergütung verpflichtet.11 Obgleich derart zentral positioniert wird der Gegenstand der geschuldeten Arbeitsleistung für gewöhnlich nicht genau bestimmt. Festgehalten werden etwa bloß die Berufsbezeichnung oder die Qualifikation des Arbeitnehmers. Der Grund hierfür ist, dass es für die Parteien im Zeitpunkt des Vertragsschlusses nicht absehbar ist, 7 S. Adomeit, Rechtsquellenfragen, 94; umfassend zu seinen Strukturelementen Wiedemann, Arbeitsverhältnis, 9 ff. 8 Vgl. etwa die (tarif-)dispositiven Vorschriften des § 622 Abs. 4, 5 BGB, § 4 Abs. 4 EFZG und § 13 Abs. 1 S. 1 BUrlG. 9 § 1 Abs. 1 Alt. 1 TVG, § 77 Abs. 4 S. 1 BetrVG. 10 Vgl. Birk, Leitungsmacht, 55: „Der Arbeitsvertrag bildet […] lediglich eine sachliche Voraussetzung für die Begründung des Arbeitsverhältnisses“. 11 Vgl. aber § 612 BGB.

52

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

welche vom Arbeitnehmer konkret auszuführenden Tätigkeiten, an welchem Ort und zu welchem Zeitpunkt erforderlich werden, um ein bestimmtes Arbeitsergebnis zu erzielen.12 Der Charakter als Dauerschuldverhältnis verleiht dem Arbeitsvertrag vielmehr eine inhaltliche „Offenheit“13 im Hinblick auf die künftigen Einzelleistungen des Arbeitnehmers.14 Die Arbeitsvertragsparteien verzichten daher bewusst auf detaillierte Festsetzungen über konkret geschuldete Tätigkeiten,15 wie etwa der Hausmeister-Fall16 veranschaulicht: Individualvertraglich vereinbarten die Parteien, der H werde (§ 1) „als Hausmeister (Hallenwart) für die Sporthalle S eingestellt. Die Übertragung der Hausmeistertätigkeit für ein weiteres Gebäude bleibt vorbehalten“. Kraft arbeitsvertraglicher Inbezugnahme des TVöDNRW galt ferner, dass der Hausmeister verpflichtet sei, „die mit dem Schulbetrieb sowie mit der Benutzung der Räumlichkeiten für nichtschulische Zwecke üblicherweise zusammenhängenden Arbeiten, das sind insbesondere Reinigungsarbeiten, Beaufsichtigung von Hilfskräften, Ordnungsdienst, Schreib- und ähnliche Arbeiten, dienstliche Gänge, etwaige Reparaturen, Bedienung der Heizung und Versorgung von Öfen einschließlich der Nebenarbeiten und andere sich aus dem Schulbetrieb ergebende Arbeiten, zu verrichten.“

Auf Grundlage allgemeiner („Hausmeister“, „üblicherweise zusammenhängenden Arbeiten“, „Nebenarbeiten“, „andere […] Arbeiten“), nicht abschließender („insbesondere“) Festsetzungen ist der jeweilige Einzelgegenstand der Arbeitsleistung durch Ausübung des aus dem Arbeitsvertrag hervorgehenden17 Direktionsrechts durch den Arbeitgeber fortwährend zu „konkretisieren“.18 Der Arbeitsvertrag – mitsamt anwendbarer kollektiver Vereinbarungen – gibt der Arbeitsbeziehung damit bloß einen Rahmen vor, der mit Blick auf Zeit, Ort und Inhalt der Arbeitsleistung

12

Dieser funktionale Zusammenhang ist selbstverständlich nicht mit der werkvertraglichen Verpflichtung zur Herbeiführung eines bestimmten Erfolges gleichzusetzen (§ 631 Abs. 2 BGB). 13 Zum „nach vorne offene[n]“ Arbeitsvertrag vgl. MHdB ArbR/Reichold, § 40 Rn. 4 m. w. N. 14 Die geringe Regelungsdichte des Arbeitsvertrages besteht nicht nur im Hinblick auf das Pflichtenprogramm des Arbeitnehmers, schließlich werden auch die Pflichten des Arbeitgebers etwa zur Lohnfortzahlung im Krankheitsfall im Regelfall erst durch gesetzliche oder kollektivrechtliche Vorschriften geregelt; dazu Adomeit, Rechtsquellenfragen, 92 f. 15 Zur grds. Innovationsfreundlichkeit von Tätigkeitsbeschreibungen s. Schwarze, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.4 Rn. 12. 16 BAG, Urt. v. 24. 05. 2018 – 6 AZR 116/17, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 19 = NZARR 2018, 568. 17 BAG, Urt. v. 27. 03. 1980 – 2 AZR 506/78, AP BGB § 611 Direktionsrecht Nr. 26 = ZIP 1980, 672; MHdB ArbR/Fischinger, § 11 Rn. 4; ErfK/Preis, BGB § 611a Rn. 258; s. bereits Adomeit, Rechtsquellenfragen, 101; eine vertragliche Verortung des Direktionsrechts abl. Birk, Leitungsmacht, 60 ff. 18 BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 47/17, AP GewO § 106 Nr. 39 = NZA 2018, 162, 165 Rn. 31; Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 38 = NZA 2017, 1452, 1459 Rn. 60; Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 45.

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen

53

sowie das betriebliche (Ordnungs-)Verhalten durch Konkretisierung ausgefüllt werden kann (§ 106 S. 1 und 2 GewO).19 Im Hausmeister-Fall entschied das BAG letztlich, dass § 1 des Arbeitsvertrages das Weisungsrecht des Arbeitgebers nicht derart begrenze, dass sich die Verpflichtung zu Hausmeistertätigkeiten auf nur eine Schule beschränke.

Der Konkretisierungsakt zeigt dem Arbeitnehmer letztlich auf, welche Leistungen von ihm im Einzelnen erwartet werden. Erst die Festlegung des konkret Geschuldeten schafft die notwendigen Voraussetzungen dafür, dass das Arbeitsverhältnis praktisch „durchgeführt werden kann“.20 Das bedeutet aber auch, dass erst mit diesem speziellen Sollenselement der Gegenstand der Leistung definiert, die eigentliche Pflicht zur Arbeit, konkret: die Pflicht zur Erbringung einer Einzelleistung, begründet wird.21 In Abwesenheit einer entsprechenden Festsetzung, etwa durch einen Organisationsplan oder einer (z. B. kollektivrechtlichen) Aufgabenbeschreibung, besteht die vertragsgemäße Pflicht des Arbeitnehmers dagegen lediglich darin, zur rechten Zeit, am rechten Ort und in rechter Weise seine Arbeitskraft anzubieten.22 Kommt der Arbeitnehmer einer entsprechenden Konkretisierung nicht wie geschuldet nach, verletzt er seine Hauptleistungspflicht aus dem Arbeitsvertrag. Der Arbeitgeber ist daraufhin berechtigt, auf diese Äquivalenzstörung seinerseits zu reagieren und sich unter Umständen gar vom Arbeitsvertrag zu lösen. Der Konkretisierungsakt markiert damit auch den Anknüpfungspunkt für die Anwendung des Leistungsstörungsrechts und vermittelt dem Arbeitgeber dadurch die Möglichkeit, dem Dauerschuldverhältnis einseitig ein Ende zu setzen.23

II. Entscheidungen im Arbeitsverhältnis 1. Ordnende Funktion Der Dauerschuldcharakter des Arbeitsverhältnisses birgt ein besonderes Zeitmoment in sich. Es setzt das Arbeitsverhältnis unbeherrschbaren Entwicklungen aus 19

Und im Falle des Beschäftigungsanspruchs auch muss, vgl. Birk, Leitungsmacht, 95. BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 47/17, AP GewO § 106 Nr. 39 = NZA 2018, 162, 165 Rn. 31; Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 38 = NZA 2017, 1452, 1459 Rn. 60; Urt. v. 02. 11. 2016 – 10 AZR 596/15, AP GewO § 106 Nr. 31 = NZA 2017, 183, 184 Rn. 24. 21 Birk, Leitungsmacht, 70. 22 BAG (GS), Beschl. v. 26. 04. 1956 – GS 1/56, AP Nr. 5 zu § 9 MuSchG = NJW 1956, 1454, 1455; daher krit. zum Ausdruck der „Konkretisierung“ einer vermeintlich bereits bestehenden (konkreten) Arbeitspflicht Birk, Leitungsmacht, 71 ff.; ähnlich Adomeit, Rechtsquellenfragen, 97; allgemein zur Frage, ob die geschuldete Leistung in der Arbeitsbereitschaft bzw. im Anbieten der Arbeitskraft oder aber in der Arbeit selbst besteht, s. MHdB ArbR/ Reichold, § 40 Rn. 3; ErfK/Preis, BGB § 611a Rn. 734. 23 Vorbehaltlich gesetzlicher (z. B. § 17 Abs. 1 MuSchG, § 15 Abs. 3 TzBfG) bzw. tariflich oder individuell vereinbarter ordentlicher Kündigungsverbote. 20

54

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

und mutet dem Arbeitgeber zu, das Arbeitsverhältnis an den jeweiligen Umständen fortlaufend neu auszurichten. Seien es Arbeitsanweisungen oder Bestimmungen über das Ordnungsverhalten seiner Mitarbeiter, seien es Personalentscheidungen wie Einstellungen, Ver- und Umsetzungen, Beförderungen, Abmahnungen oder Kündigungen – der Arbeitgeber hat fortwährend Entscheidungen zu treffen. Paradigmatisch hierfür steht die notwendige Bestimmung des jeweils konkret geschuldeten Leistungsinhalts, was das Arbeitsverhältnis eklatant von anderen Dauerschuldverhältnissen unterscheidet.24 Während Letztgenannte auf (un-)bestimmte Zeit zu nahezu festen Konditionen abgeschlossen werden, ist es die einseitige Gestaltung der Arbeitsbedingungen, die die Regelerscheinung des Arbeitsverhältnisses bedeutet.25 Das Instrument, das dem Bedürfnis nach eindeutigen Strukturen inmitten tagtäglicher Widrigkeiten Abhilfe verschafft und dabei die Vertragsbeziehung verlässlich zu ordnen weiß, ist das Direktionsrecht des Arbeitgebers. In seinen Händen erlaubt es ihm, die wiederkehrende „Inhaltsleere“26 des Arbeitsverhältnisses zu füllen und dieses hierdurch fortwährend in ein „vollziehbares Stadium“ zu transformieren.27 Die so geschaffenen Verhaltensnormen28 setzen die Arbeitsbedingungen im Einzelnen fest und bewirken, dass der Arbeitnehmer fortlaufend in den Arbeitsprozess organisatorisch integriert wird.29 Neben den Akten der Begründung und der (einseitigen) Beendigung, die das Arbeitsverhältnis mit anderen Dauerschuldverhältnissen teilt, ist es allen voran das Direktionsrecht, das zum Ausdruck bringt, dass Entscheidungen des Arbeitgebers auf die Errichtung und Wahrung von Strukturen gerichtet sind.30 Das Instrument der Entscheidung, das soll für die Zwecke der Untersuchung festgehalten werden, dient 24

Ausf. Birk, Leitungsmacht, 163; ähnlich Adomeit, Rechtsquellenfragen, 97. Mit Blick auf den Mietvertrag ließe sich allenfalls in den Regelungen über eine Mieterhöhung (§ 558 Abs. 1 BGB) oder -minderung (§ 536 Abs. 1 BGB) Möglichkeiten der einseitigen Inhaltsgestaltung des Mietverhältnisses identifizieren. 26 MüKoBGB/Spinner, BGB § 611a Rn. 76; so bereits Rehhahn, AuR 1963, 238 ff.; Adomeit, Rechtsquellenfragen, 92 f. 27 Zum Erfordernis eines Direktionsrechts grundlegend Birk, Leitungsmacht, 9 ff., 105 (Zitat); ferner Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 11 ff.; vgl. insofern auch Sinzheimer, Grundzüge, 146 f.: „[Das Befehlsrecht des Arbeitgebers] realisiert eine Ordnung, nicht eine Forderung“. 28 Zum Zusammenhang von Direktionsrecht und Einzelweisung ausf. Adomeit, Rechtsquellenfragen, 101 f.; ferner ders., Gestaltungsrechte, 36. 29 Auf den Begriff der „Eingliederung“ wird hier bewusst verzichtet, scheint diesem Merkmal unter § 611a BGB doch bloß eine untergeordnete Rolle beigemessen zu werden, vgl. Preis, NZA 2018, 817, 820; Henssler, RdA 2017, 83, 85; a. A. wohl Deinert, RdA 2017, 65; ferner Wank, Arbeitnehmer und Selbständige, 47 f. 30 Allgemein zur Ordnungsfunktion des Rechts Rehbinder, Rechtssoziologie, 148: „Es geht also kurz gesagt darum, durch eine lebendige Ordnung einen geregelten Ablauf des Lebens in Gruppen und Untergruppen zu schaffen und aufrechtzuerhalten, und zwar einmal (negativ) dadurch, daß Unrecht und Streit vermieden wird, und zum anderen (positiv) dadurch, daß das Verhalten des Einzelnen zum Zusammenspiel in der Gruppe gebracht wird (team-play)“. 25

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen

55

dem Arbeitgeber dazu, dem individuellen Arbeitsverhältnis eine konkrete Ordnung zu verleihen. 2. Bedeutungsstiftende Funktion Die Etablierung von Strukturen, so darf angenommen werden, ist kein Selbstzweck.31 So wie die fortwährende einseitige Festlegung konkreter Leistungspflichten dem Arbeitsverhältnis seine individuelle Prägung verleiht (vgl. § 95 Abs. 3 S. 2 BetrVG) oder der Arbeitnehmer aus dem Verhalten des Arbeitgebers gar Rechte herzuleiten vermag,32 so wirken arbeitgeberseitige Entscheidungen vielmehr auf das konkrete Arbeitsverhältnis als Ganzes zurück.33 Entscheidungen des Arbeitgebers sind mit anderen Worten untrennbar mit dem individuellen Arbeitsverhältnis als zweckgebundene Verbindung von Arbeitgeber und Arbeitnehmer verknüpft. a) Zwecke des Arbeitsverhältnisses Die Arbeitsvertragsparteien verbinden mit den im Arbeitsverhältnis wurzelnden Rechten und Pflichten zahlreiche Vorstellungen und Erwartungen. Der Zweck des Arbeitsverhältnisses erschöpft sich gerade nicht im bloßen Austausch vermögenswerter Leistungen – Arbeit gegen Vergütung.34 Das Arbeitsverhältnis ist in einen größeren Bedeutungszusammenhang eingebettet. Es ist Ausgangspunkt und Grundlage der individuellen wirtschaftlichen und sozialen Absicherung der Arbeitsvertragsparteien. Der Arbeitgeber sichert seine wirtschaftliche Grundlage dadurch ab, dass er die Arbeitskraft des Arbeitnehmers im Rahmen eines von ihm verantworteten unternehmerischen Plans auf eigene Rechnung hin nutzt.35 Er entwirft Geschäftskonzepte, tätigt Investitionen (auch in den Arbeitnehmer), geht Risiken ein und versucht fortwährend, die Arbeitskraft des Arbeitnehmers am Markt gewinnmaximierend zu verwerten. All dies dient nicht bloß dem Zweck, sich als Arbeitgeber zu profilieren,

31

Aus diesem Grund fragt der Rechtsanwender stets nach der Regelungsabsicht des Gesetzgebers bzw. dem objektiven Sinngehalt eines Rechtssatzes; hierzu Larenz, Methodenlehre, 328 ff. 32 Zu den Voraussetzungen der betrieblichen Übung s. BAG, Urt. v. 27. 02. 2019 – 5 AZR 354/18, AP BGB § 242 Betriebliche Übung Nr. 96 = NZA 2019, 989, 990 Rn. 16. 33 Das führt unter Umständen gar so weit, dass aus der „tatsächlichen Durchführung“, d. h. aus der „arbeitsgleichen“ Praxis des Vertragsverhältnisses auf das Bestehen eines Arbeitsverhältnisses geschlossen werden kann (§ 611a Abs. 1 S. 6 BGB); ausf. zu den Konstellationen Schwarze, RdA 2020, 38, 42 f. 34 Vgl. schon BAG, Urt. v. 28. 10. 1970 – 4 AZR 481/69, BAGE 23, 15 = AP BAT § 22, 23 Nr. 34. 35 Wank, Arbeitnehmer und Selbständige, 127 ff. (vgl. auch zum Folgenden).

56

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

sondern sein persönliches Fortkommen auch für den Fall abzusichern, dass sich wirtschaftliche Risiken verwirklichen.36 Für den Arbeitnehmer hat dies zur Konsequenz, dass er mit Eingehung des Arbeitsverhältnisses auf die selbstständige Verwertung seiner Arbeitskraft, den eigenständigen Auftritt am Markt und damit auf die Chancen (und Risiken) der Marktteilnahme verzichtet.37 Hinzu kommt, dass der Arbeitnehmer, der dem Arbeitgeber die Verfügung über seine gesamte Arbeitskraft einräumt, anders als dieser regelmäßig lediglich über diese eine einkommensversprechende Vertragsbeziehung verfügt. Die Vertragsbeziehung zum Arbeitgeber aber hat den Vorteil, dass sie ihm ein gesichertes, von den Risiken des Marktes38 verschontes Einkommen verspricht,39 das ihm die verlässliche Bestreitung seines wirtschaftlichen und sozialen Fortkommens erlaubt.40 Doch ist es nicht nur die wirtschaftliche Absicherung seiner Lebensbedingungen, die das Arbeitsverhältnis dem Arbeitnehmer beschert. Die soziale Bedeutung des Arbeitsverhältnisses geht, wie auch das BAG erkennt, weit hierüber hinaus, denn das Leben des Arbeitnehmers wird „zu einem ganz wesentlichen Teil durch das Arbeitsverhältnis bestimmt und geprägt. Sein Selbstwertgefühl sowie die Achtung und Wertschätzung, die er in seiner Familie, bei seinen Freunden und Kollegen überhaupt in seinem Lebenskreis erfährt, werden entscheidend mitbestimmt von der Art, wie er seine Arbeit leistet.“41

Um die soziale Dimension des Arbeitsverhältnisses vollends zu erfassen, hat man, anders gewendet, zu erkennen, dass „der Mensch nicht bloß vom Brot allein lebt“, sondern dass „die Arbeit Sinnerfüllung des Lebens ist“ und dass „es köstlich gewesen ist, wenn es Mühe und Arbeit gewesen ist“.42 b) Bedeutungsstiftende Konkretisierung der individuellen Interessen Entscheidungen, die der Arbeitgeber im Laufe der Arbeitsbeziehung trifft, betreffen mit Blick auf diese spezifische Gemengelange nicht nur sein eigenes Interesse am unternehmerischen Erfolg. Entscheidungen, man denke nur an die Einstellung 36

S. Wank, Arbeitnehmer und Selbständige, 129. Den Freiheitsverzicht als Anknüpfungspunkt für den arbeitsrechtlichen Schutz hervorhebend Schwarze, ZfA 2005, 81, 103 f.; ders., in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen, 49, 62 f. 38 Vgl. jüngst die Absenkungen der Voraussetzungen für den Bezug von Kurzarbeitergeld durch das Gesetz zur befristeten krisenbedingten Verbesserung der Regelungen für das Kurzarbeitergeld, BGBl. I 2020, S. 493. 39 Wank, Arbeitnehmer und Selbständige, 128. 40 Wiedemann, Arbeitsverhältnis, 14 ff. 41 BAG (GS), Beschl. v. 27. 02. 1985 – GS 1/84, AP BGB § 611 Beschäftigungspflicht Nr. 14 = NZA 1984, 702. 42 Ehmann, in: FS Wiese, 99, 103. 37

A. Arbeitsrechtliche Rahmenbedingungen

57

eines Bewerbers oder an die Einarbeitung eines Mitarbeiters in einen hochspezifischen Produktionsprozess, nehmen auch das Interesse des Arbeitnehmers wahr – hier die Aussicht auf ein auskömmliches Einkommen (sowie auf eine soziale Absicherung, vgl. § 7 Abs. 1 SGB IV) und auf einen möglicherweise bedeutenden Zeitabschnitt, der sich dem eigenen Lernfortschritt als auch dem beruflichen Werdegang dienlich erweist.43 Doch selbst die Entscheidung über die Kündigung des Arbeitsverhältnisses weiß das individuelle Interesse des Arbeitnehmers am Bestand des Arbeitsverhältnisses in den Blick zu nehmen.44 Wird das Bestandsinteresse des Arbeitnehmers (einschließlich: „Selbstwertgefühl“, „Sinnerfüllung des Lebens“) ausreichend gewürdigt, und erweist sich eine Kündigung mit Blick auf die Interessen des Arbeitgebers gleichwohl als sozial gerechtfertigt, wird er – aller Enttäuschung zum Trotz – die Idee vom Arbeitsverhältnis nicht in Frage stellen. Er mag die Kündigung zwar zum Anlass nehmen, die eigene Situation zu reflektieren, alternative Optionen der beruflichen Entwicklung und sozialen Absicherung zu prüfen, Weiterbildungsoptionen wahrzunehmen oder einen „Neubeginn“ zu wagen. Möglicherweise erwägt der Arbeitnehmer gar, seinen bisherigen Verzicht auf eine eigenständige unternehmerische Verwertung seiner Arbeitskraft zu revidieren.45 Doch wird er bei all dem nicht umhinkommen festzustellen, dass es bislang das Institut des Arbeitsverhältnisses war, in dem er sein persönliches Interesse an einer Absicherung seines wirtschaftlichen und sozialen Fortkommens am ehesten verwirklicht sah. Es ergab aus seiner Sicht, anders gewendet, bislang einen Sinn, auf die eigenständige Verwertung seiner Arbeitskraft zu verzichten und sich einem fremden Arbeitsorganismus unterzuordnen. Eine Bestandsaufnahme, die diese Sensibilitäten verinnerlicht, führt letztlich zu der Erkenntnis, dass den Entscheidungen des Arbeitgebers eine weitaus gewichtigere Funktion innewohnt, als es ihr formaler Ordnungscharakter zunächst nahelegt. Arbeitgeberentscheidungen wissen nicht nur, der Beziehung der Arbeitsvertragsparteien ein konkretes „Gesicht“ zu verleihen.46 Ob Einstellung, Arbeitsanweisung, Zeugniserteilung, Versetzung, Beförderung oder Kündigung – Entscheidungen des Arbeitgebers schaffen eine individuelle Wirklichkeit zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer, die von ihnen nur deshalb anerkannt wird, weil sie ihre individuellen Interessen in dieser verwirklicht sehen. So wie der Arbeitgeber seine Entscheidungen 43 Krit. zu einer solch positiven Sichtweise aber Wiedemann, Arbeitsverhältnis, 14 f., wenn dieser von „gehorchen“ und „Entfremdung“ des Arbeitnehmers spricht; weiter Greiner, RdA 2013, 9, 13: „Das Direktionsrecht als solches dient einseitig dem Interesse des Arbeitgebers“. 44 Hierzu bspw. BAG, Urt. v. 10. 10. 2002 – 2 AZR 472/01, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 44 = NZA 2003, 483, 485; jüngst Urt. v. 25. 01. 2018 – 2 AZR 382/ 17, AP BGB § 626 Nr. 268 = NZA 2018, 845, 849 Rn. 44. 45 Dabei darf jedoch nicht übersehen werden, dass die Selbstständigkeit für den Arbeitnehmer mangels Kapitals und/oder entsprechender Qualifikation oftmals keine echte Alternative bedeuten dürfte; s. Schwarze, ZfA 2005, 81, 93. 46 Vgl. die Darstellung bei Birk, Leitungsmacht, 18 f.

58

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

in einen Zusammenhang mit seinen Vorstellungen setzt, so misst auch der Arbeitnehmer ihnen eine konkrete Bedeutung bei. Arbeitgeberentscheidungen, so soll angenommen werden, nehmen das Arbeitsverhältnis unter Würdigung der mit diesem verbundenen individuellen Erwartungen als Ganzes in den Blick und reihen sich bedeutungsstiftend in die Beziehung der Arbeitsvertragsparteien ein.47

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen Sollen Arbeitgeberentscheidungen automatisiert werden, genügt der arbeitsrechtlichen Literatur mitunter der schlichte Hinweis darauf, dass ein Entscheidungssystem „je nach Produktionsablauf Arbeitsaufträge bzw. Weisungen erteilt“.48 Andere konzedieren, dass das Entscheidungssystem „Personalentscheidungen treffen und Mitarbeiter einstellen, entlassen oder Weisungsrechte ausüben“ könne.49 Eine theoretische Aufarbeitung der Frage, ob und wie Arbeitgeberentscheidungen algorithmisch abzubilden sind, um an der bedeutungsstiftenden Konkretisierung der Interessen von Arbeitgeber und Arbeitnehmer teilzunehmen, steht bislang – abgesehen von den Modellansätzen Bomhards50 – noch aus. Wie im Einzelnen noch zu sehen sein wird, fördert jedoch erst die entscheidungstheoretische Untersuchung zu Tage, welche dogmatischen Zugeständnisse dem Einsatz von KI-Systemen in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen vorauszugehen haben.

I. Entscheidungstheoretische Rahmenbedingungen Als Anknüpfungspunkt für eine Automatisierung arbeitsrechtlicher Entscheidungen soll die von Kilian51 vorangetriebene Theorie der algorithmischen Suche nach Entscheidungsalternativen dienen. Ausgehend von dem rechtsstaatlichen Anspruch, Beliebigkeiten bei der Anwendung von Recht zu reduzieren, sollen hiermit 47

Frei nach Kelsen, Reine Rechtslehre, 48, sollen Arbeitgeberentscheidungen das „System von Normen“ repräsentieren, das sich die Arbeitsvertragsparteien selbstbestimmt geben; vgl. dazu auch Kotsoglou, JZ 2014, 451, 455: „Jeder einzelne Rechtssatz bringt die Gesamtheit der Rechtsordnung zur Geltung, genauso wie jeder mathematische Satz die Gesamtheit der Mathematik zur Geltung bringt“; s. auch Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 26. 48 ErfK/Preis, BGB § 611a Rn. 13; ähnlich Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 55; vgl. auch BAG, Urt. v. 01. 12. 2020 – 9 AZR 102/20, AP BGB § 611 Abhängigkeit Nr. 132 = NZA 2021, 552, 558 Rn. 45: Nutzung einer App als „Mittel der Fremdbestimmung bei der Auftragsvergabe“. 49 Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 991. 50 Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, S. 12 f., 17 ff. 51 Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 162 ff. (auch zum Folgenden). Der Begriff der „Alternative“ bezieht sich hierbei auf „mathematische Entscheidungsfunktionen mit abhängigen und unabhängigen Variablen […], die angeben, welche Entscheidung zu treffen ist, wenn bestimmte Informationen vorliegen“.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

59

die Voraussetzungen intersubjektiv nachprüfbarer Entscheidungsalternativen ermittelt werden.52 Als Operationsfelder zur Bildung von Entscheidungsalternativen über die Auslegung eines Rechtssatzes kommen danach (1.) Unterschiede innerhalb der Syntax, (2.) Unterschiede innerhalb der Semantik sowie (3.) Unterschiede innerhalb der Pragmatik in Betracht. 1. Syntax Auf syntaktischer Ebene werden einzelne Zeichen mit den Operatoren und/und sowie nicht/oder in Beziehung zueinander gesetzt. In den so gewonnenen Operationsergebnissen ließen sich immer dann Entscheidungsalternativen erblicken, wenn sich die ermittelten Aussagewerte in der Wahrheitstafel unterschieden. Der Gehalt des logischen Aussagenwertes „wahr“ bedeute demnach, dass eine bestimmte Rechtsfolge eintreten solle.53 Beispiel: Ist ein Kündigungsgrund an sich festzustellen, besteht aber („und“) eine zumutbare Weiterbeschäftigungsmöglichkeit, ist die Aussage „Kündigung“ als „unwahr“ zu qualifizieren.

2. Semantik Die syntaktische Verknüpfbarkeit einzelner Rechtssatzteile stelle, so Kilian, zwar eine notwendige Bedingung der Alternativenwahl dar, d. h. eine zwingende Voraussetzung der Programmierung juristischer Entscheidungen. Der Kern juristischer Problematik liege jedoch in der Feststellung, ob diejenigen Voraussetzungen erfüllt seien, die eine Annahme oder Ablehnung eines Rechtssatzteils (Tatbestandsmerkmal) zur Konsequenz hätten. Dazu bedürfe es einer vorausgehenden semantischen Analyse.54 Das algorithmische System muss demnach nicht bloß die Zeichen und ihre Beziehung zueinander, sondern ihre Beziehung zur Außenwelt untersuchen (können).55 Ziel müsse die Formulierung eines Grammatiktyps sein, der unter bestimmten Bedingungen grammatikgerechte Sätze zu erzeugen vermöge. Die so etablierten Sätze müssten rekursiv, aufzählbar und widerspruchsfrei sein und für beliebig viele Sätze eine Entscheidung darüber erlauben, ob diese Sätze mit dem aufgestellten System vereinbar seien. Grundvoraussetzung hierfür sei die Erarbeitung operationaler Definitionen und die Formulierung eines Lexikons aller verwendbaren Begriffe.56 52

Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 166 f. Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 168. 54 Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 169 ff. 55 Vgl. Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 168. 56 Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 177 f. Bereits Leibniz prägte die Vorstellung von einer Universalsprache, die auf die Vereinheitlichung wissenschaftlicher Denkprozesse ausgerichtet war. Grundlage dieses Ansatzes war die Vor53

60

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen Konkret: Die Entscheidung darüber, ob ein bestimmter Umstand vom Anwendungsbereich eines Rechtssatzes umfasst wird – ob also etwa die Vermögensschädigung einen „wichtigen Grund“ i. S. d. § 626 Abs. 1 BGB darstellt –, setzt eine strukturierte Definitionsliste voraus, anhand derer festgestellt werden kann, ob der betreffende Umstand, repräsentiert als Begriff, zur Teilmenge eines Oberbegriffs gehört.

Die algorithmisch vermittelte Beurteilung darüber, ob ein beliebiger Begriff zur Teilmenge eines Oberbegriffs gehört, bedarf zunächst der Transformation der in natürlicher Sprache verfassten Gesetzestexte (samt Entscheidungssammlungen etc.) in eine algorithmisch verwertbare Struktur.57 Dieser Ansatz, der seither auch die Vorstellung von einer automatisierten Rechtsprechung begleitet,58 sieht sich indes zwei grundlegenden Einwänden gegenüber, die im Folgenden in gebotener Kürze nachgezeichnet werden sollen. a) Formalisierung natürlicher Sprache Der erste Einwand setzt beim Wesen natürlicher Sprache an und identifiziert in ihm ein unüberwindbares konzeptionelles Hindernis für die Implementierung einer formalen Sprache. Die natürliche Sprache zeichne sich, wie Kotsoglou nachdrücklich betont, dadurch aus, dass sie mittels ihrer normativ wirkenden Grammatik (Regelhaftigkeit) aus einer endlich großen Anzahl an Komponenten eine unendlich große Anzahl neuartiger Bedeutungen zu erzeugen vermöge (Produktivität).59 Die formale Sprache hingegen bediene sich des grammatischen Prinzips der Kontextinvarianz, wonach sich ein Ausdruck immer auf dasselbe beziehen müsse und nicht im Kontext variieren dürfe. Erst unter diesen Rahmenbedingungen gewährleiste die formale Sprache die mit ihr verbundene Hoffnung auf Stabilität.60 Dies bedeute jedoch auch, dass eine Formalisierung natürlicher Sprache deren Produktivität nicht dulden könne. In anderen Worten: Natürliche Sprache lässt sich stellung von einer Enzyklopädie, der Zusammenstellung von Definitionen aller Begriffe, und einer formalisierten Sprache, der lingua characteristica, wodurch die Wahrheit einer Behauptung mathematisch nachprüfbar gemacht werden sollte. Die Formalisierung der Sprache sollte durch die Zuordnung bestimmter Zahlen zu enzyklopädisch definierten Begriffen erreicht werden. Eine Behauptung galt danach als wahr, wenn der einem Begriff zugeordnete Zahlenwert zum Zahlenwert eines anderen Begriffs teilerfreundlich war; hierzu Schepers, in: Leibniz, Sämtliche Schriften und Briefe, Einleitung, Abschnitte L bis LXII. 57 Ausf. Raabe et al., Recht ex machina, 171 ff. 58 Dazu jüngst Adrian, Rechtstheorie 48 (2017), 77 ff.; überblicksartig zur Diskussion um den „Subsumtionsautomaten“ Schneider, in: Hassemer/Neumann/Saliger, Rechtsphilosophie, 316, 345 ff.; s. exemplarisch das Streitgespräch zwischen Kotsoglou, JZ 2014, 451 ff., 1100 ff., und Engel, JZ 2014, 1096 ff.; zur Frage einer automatisierten „Rechtsdienstleistung“ i. S. d. § 2 Abs. 1 RDG etwa Fries, ZRP 2018, 161, 162 ff.; Heckelmann, NJW 2018, 504, 510; vgl. auch v. Graevenitz, ZRP 2018, 238, 231, der die Vision einer maschinellen Eingangsinstanz mit nachgeordneter menschlicher Kontrollinstanz diskutiert. 59 Hierzu und zum Folgenden Kotsoglou, JZ 2014, 451, 453 f. m. w. N. 60 Vgl. auch Buchholtz, JuS 2017, 955, 958.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

61

nicht (ohne Weiteres) in das enge Korsett einer formalisierten Sprache zwängen.61 Somit stehe aber zugleich fest, dass es nicht bloß das Problem eines zu bewältigenden Rechenaufwands sei, der die Formalisierung natürlicher Sprache (bislang) behindere,62 sondern schlichtweg ihre begriffliche Unmöglichkeit.63 Die Formalisierung natürlicher Sprache scheitert, anders ausgedrückt, nicht an unüberwindbaren tatsächlichen Hürden, sondern an prinzipiellen Unzulänglichkeiten.64 Doch selbst wenn es unter Aufwendung höchster Rechenkapazitäten gelingen würde, sämtliche Begrifflichkeiten der natürlichen Sprache vollständig algorithmisch abzubilden und miteinander zu verknüpfen, würde dies, wie bereits Searle dargelegt hat, weiterhin nur bedeuten, dass das technische System Symbole verarbeitet, nicht aber ihren (von Menschen beigemessenen) Bedeutungsgehalt konkret versteht.65 Searle hat diesen zentralen Unterschied von Syntax und Semantik am Gedankenexperiment des sog. Chinesischen Zimmers aufgezeigt: So wie der Computer fähig ist, eingehende Symbole in Ausgangssymbole zu transferieren, so wäre Searle, obgleich des Chinesischen nicht mächtig, in der Lage, vorzugeben, Chinesisch zu sprechen. Hierzu bedarf er nichts weiter als ein Programm, das ihn wie einen Computer anweist, auf bestimmte chinesische Symbole mit der Ausgabe bestimmter Symbole zu reagieren. Erreicht ihn, allein im Chinesischen Zimmer sitzend, ein chinesisches Symbol, würde Searle dieses im Programm aufsuchen und das zugehörige Ausgangssymbol aus dem Zimmer herausgeben. Searle mag diese Operation unzählige Male wiederholen, doch wird er, obgleich er erfolgreich simuliert, Chinesisch zu sprechen, zu keinem Zeitpunkt ein Verständnis dafür entwickeln, was die chinesischen Eingangs- und Ausgangszeichen bedeuten: „I have inputs and outputs that are indistinguishable from those of the native Chinese speaker, and I can have any formal program you like, but I still understand nothing. For the same reasons, Schank’s computer understands nothing of any stories, whether in Chinese, English, or whatever, since in the Chinese case the computer is me, and in cases where the computer is not me, the computer has nothing more than I have in the case where I understand nothing.“66

Selbst wenn also ein Mensch die Kommunikation mit einer Maschine letztlich nicht von der Kommunikation mit einem Menschen unterscheiden kann (sog. TuringTest),67 vermag die dahinterstehende technische Operation die menschliche, be-

61

Auch Herold, DSRITB 2018, 453, 460. So aber etwa Engel, JZ 2014, 1096, 1098; hierzu auch Bertram, MDR 2018, 1416, 1421. 63 Kotsoglou, JZ 2014, 1100, 1101. 64 Nink, Justiz und Algorithmen, 219 f. 65 Instruktiv nach wie vor Searle, in: The Behavioral and Brain Science 1980, 417, 418 ff. Vgl. dagegen Adrian, Rechtstheorie 48 (2017), 77, 84, 88 ff., 93 ff., der anmerkt, dass eine Bedeutung von Zeichen bloß individuell konstruiert werde, die Vorstellung von (allgemeiner, zwingender) Semantik daher aufgrund der damit einhergehenden prinzipiellen Unbestimmtheit der verwendbaren Zeichen nur eine „Illusion“ sei. 66 Searle, in: The Behavioral and Brain Science 1980, 417, 418. 67 Grundlegend Turing, Computing Machinery, 433, 434 ff. 62

62

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

deutungsträchtige Kommunikation allenfalls zu simulieren.68 Die bloß syntaktische Beherrschung natürlicher Sprache ist mithin nicht mit ihrem semantischen Verständnis gleichzusetzen.69 b) Formalisierung natürlicher Rechtssprache Darüber hinaus, so Kotsoglou, überschätzten die Bestrebungen um eine Formalisierung natürlicher Sprache die Geeignetheit juristischer Rechtssätze als Grundlage der Standardisierung. Nicht nur scheitere der Versuch an der allgemeinen Kontextbezogenheit natürlicher Sprache.70 Vielmehr werde auch die Bedeutung der Rechtsdogmatik übersehen.71 Denn erst die einzelfallbezogene72 Herausarbeitung und Entwicklung sachlicher, die Rechtsordnung bejahender Kriterien gewährleiste die Überprüfbarkeit juristischer Entscheidungen. Erst die Erweiterung von Rechtssätzen, konkreter: die Gewinnung geeigneter Obersätze für den konkreten Sachverhalt,73 ermögliche die Begründung von Einzelfallentscheidungen. Schließlich könne der Gesetzgeber nicht

68 Was aus Sicht von Adrian, Rechtstheorie 48 (2017), 77, 91 ff., unter Hinweis auf die Unbestimmtheit der Semantik natürlicher Sprache nichts anderes bedeute, als dasselbe zu tun, was Menschen zu tun pflegten, namentlich syntaktische Zeichen auszutauschen und ihre semantische Bedeutung zu „simulieren“. 69 Searle, in: The Behavioral and Brain Science 1980, 417, 418; Crane, The Mechanical Mind, 123 ff.; ähnlich Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes, 13: „Die Maschine, die die Daten und damit Informationen speichert, ,weiß‘ selbst gar nichts.“ (Hervorhebung im Original); ebenso eindringlich Denga, NJW 2018, 1371, 1372: „Daten sind Ordnung (Syntax) und scharf zu trennen von Informationen (Semantik)“; Oster, JZ 2021, 167, 168. Im Übrigen dürfte, worauf bereits Luhmann, Recht und Automation, 45, hinwies, die Nichtberücksichtigung der Semantik die Geschwindigkeit technischer Datenverarbeitung gerade erklären. 70 In diese Richtung auch v. Graevenitz, ZRP 2018, 238, 239 f. 71 Vgl. aber Adrian, Rechtstheorie 48 (2017), 77, 97 ff., der durch die Analyse der syntaktischen Struktur von Sprachzeichen im Recht Teilmengen von (historisch gebrauchten) Sprachzeichen isoliert, um aus deren Vergleich unter Berücksichtigung verschiedener Kriterien (Quelle der Sprachzeichen, Bezug, Häufigkeit) eine künstliche, syntaktische Struktur zur Beantwortung bestimmter Rechtsfragen abzuleiten. 72 Hiergegen Engel, JZ 1096, 1102, der insbesondere in erstinstanzlichen Verfahrensabschnitten oftmals keine genuine Rechtserzeugung im Sinne einer dogmatischen Auseinandersetzung, sondern bloß die Reproduktion höchstrichterlicher Rspr. erblickt; dem folgend Buchholtz, JuS 2017, 955, 959. Dagegen wendet Kotsoglou, JZ 2014, 1100, 1102, zutr. ein, dass diese Fälle nur deshalb als vermeintlich „einfach“ gelten, weil sie bereits einer rechtsdogmatischen Klärung zugeführt worden seien, dieses Ergebnis im Einzelfall gleichwohl stets zu bestätigen sei. Ein anderes Verständnis entwickeln Huber/Giesecke, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 19 Rn. 60, die „einfach gelagerte Standardfälle“ darin erkennen, dass zu deren Klärung keine Normen relevant werden, die einer „nicht operationalisierbare[n] Wertung“ bedürfen. 73 Engisch, Logische Studien zur Gesetzesanwendung, 14.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

63

sämtliche Anwendungsfälle antizipieren.74 Dieses Denken „in Wechselschritten, die eine wechselseitige Erhellung des einen durch das andere […] bezwecken“,75 namentlich das „Hin- und Herwandern des Blickes“ zwischen Obersatz und Lebenssachverhalt,76 die „rhetorische Argumentationskunst“, die es dem Juristen erlaube, den dem Entscheidungsprozess immanenten Unsicherheiten zu begegnen und diesem unter Befragung seines „geschulten Gerechtigkeitsgefühls“ Format zu verleihen,77 – all diese notwendigen Eigenschaften im Umgang mit der Rechtssprache sind allein dem sie verstehenden Menschen vorbehalten.78 3. Pragmatik Die Entwicklung operationaler Definitionslisten als Grundlage algorithmischer Entscheidungssysteme erfordert daher, wie auch Kilian konzedierte, zunächst pragmatische Entscheidungen eines Menschen. Das zentrale juristische Spannungsfeld liege weder bei den Zeichen und ihrer Beziehung zueinander noch bei ihrer Beziehung zur Außenwelt als vielmehr bei ihrer Beziehung zu ihren Benutzern (Pragmatik).79 Konkret: Der Rechtsanwender hat zunächst für sich zu klären, ob und – bejahendenfalls – unter welchen Voraussetzungen die Vermögensschädigung einen „wichtigen Grund“ i. S. d. § 626 Abs. 1 BGB darstellt.80

Um eine Entscheidung intersubjektiv nachprüfbar zu machen, verlange eine Theorie der Suche nach Entscheidungsalternativen daher eine die Beurteilung eines Rechtsbegriffs dominierende Metaebene.81 Diese Metaebene müsse die Menge an Bedingungen für die Anwendung eines bestimmten Rechtsbegriffs beschreiben. Zu diesen Bedingungen zählten die Sachverhalts-, Ziel- und Folgeninformationen sowie die Bewertung dieser Informationen. Sachverhalts- und Zielinformationen müssten 74 Kotsoglou, JZ 2014, 451, 454 f.; vgl. hierzu auch die Anmerkung von MüKoBGB/ Wurmnest, BGB vor § 307 Rn. 5, wonach selbst die Klauselverbote ohne Wertungsmöglichkeit i. S. d. § 309 BGB „eine sich am Schutzzweck des Gesetzes orientierende, ,volitive‘ Entscheidung des Richters“ verlangten, die suggerierte Vorstellung eines bloßen „Subsumtionsautomaten“ daher unzeitgemäß sei (Hervorhebung im Original). 75 Larenz, Methodenlehre, 207. 76 Instruktiv Engisch, Logische Studien zur Gesetzesanwendung, 13 ff., 15 (Zitat). 77 Luhmann, Recht und Automation, 54 ff. (Zitate auf S. 54 und 58). 78 So i. Erg. auch Adrian, Rechtstheorie 48 (2017), 77, 105, 112; Engel, JZ 2014, 1096, 1097. 79 Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 168, 180 f.; vgl. schon Engisch, Logische Studien zur Gesetzesanwendung, 13: „Das Schließen als solches macht uns die geringste Mühe, die Hauptschwierigkeit liegt im Finden der Prämissen“. 80 Es ist dies mit Luhmann, Recht und Automation, 56 f., der zentrale Entscheidungsbeitrag des Menschen (Juristen), der Unsicherheit von Entscheidungsprämissen sozial zu trotzen und hierdurch neue verarbeitungsfähige Informationen zu generieren, ohne dass im Folgenden auf die Ursprungsinformation zurückgegriffen werden muss. 81 Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 183 f.

64

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

dabei ebenso miteinander in Beziehung gesetzt werden (die Anwendungsbedingungen) wie Ziel- und Folgeninformationen (die Bewertung der Anwendungsbedingungen). Aus der Zusammenschau der Anwendungsbedingungen und der Bewertung über die Anwendungsbedingungen resultiere schließlich die Feststellung, ob ein Rechtsbegriff als vorliegend betrachtet werden könne. Eine Grenzregel für die Anwendbarkeit eines Rechtsbegriffs ließe sich dabei an der gewichteten Summe der angestellten Bewertungen über die Anwendungsbedingungen ausrichten.82

II. Arbeitsrechtliche Umsetzung 1. Definition einer arbeitsrechtlichen Wissensbasis Es soll dies die theoretische Gemengelange sein, die die Vorstellung automatisierter Arbeitgeberentscheidungen begleitet. Nicht zu übersehen ist zwar, dass das Interesse der dargestellten Theorie dem Akt der richterlichen Rechtserzeugung gilt. Es lässt sich daher mit Recht fragen, ob und inwieweit die dargelegten (strengen) Maßstäbe auch im Bereich privatrechtlicher Entscheidungsprozesse verfangen. Denn anders als der Richter ist der Arbeitgeber – um nur einen zentralen Unterschied zu benennen – nicht unmittelbar grundrechtsgebunden (Art. 1 Abs. 3 GG).83 Anders als der Richter hat er kein rechtsstaatliches Verfahren zu gewährleisten (Art. 6 Abs. 1 S. 1 EMRK), das dem Anspruch auf rechtliches Gehör zu genügen hat (Art. 103 Abs. 1 GG).84 Doch wird der um eine Automatisierung arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse bemühte Arbeitgeber nicht umhinkommen, sich denselben entscheidungstheoretischen Bedenken hinsichtlich der Leistungsfähigkeit algorithmischer Entscheidungssysteme zu stellen. Auch er wird einsehen müssen, dass sich Entscheidungsprozesse nur unvollkommen in einem formalisierten System abbilden lassen.85 Insbesondere wird er einzugestehen haben, dass die Fähigkeit der syntaktischen Verknüpfung von Begriffen dem Entscheidungssystem keinen Zugang zu ihrem 82

Kilian, Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 188. Zur Ausstrahlungswirkung der Grundrechte s. etwa BAG, Urt. v. 15. 11. 2012 – 6 AZR 339/11, AP BGB § 138 Nr. 69 = NZA 2013, 429, 431 Rn. 15 f. 84 Insbesondere hat der Arbeitnehmer keinen Anspruch, vor jeder Entscheidung, die seine Rechte betrifft, zu Wort zu kommen, um Einfluss auf das Verfahren und sein Ergebnis nehmen zu können; zum Inhalt des Anspruchs auf rechtliches Gehör s. BVerfG, Beschl. v. 05. 07. 2013 – 1 BvR 1018/13, BeckRS 2013, 53736 = MDR 2013, 1113 Rn. 14; zu dessen Auswirkungen auf den Algorithmeneinsatz im gerichtlichen Verfahren vgl. Nink, Justiz und Algorithmen, 304 ff. Ein Anhörungserfordernis sieht das Arbeitsrecht nur ausnahmsweise vor, etwa bei der Verdachtskündigung, hierzu BAG, Urt. v. 20. 03. 2014 – 2 AZR 1037/12, AP BGB § 626 Verdacht strafbarer Handlung Nr. 54 = NZA 2014, 1015. 85 Auch Kilian resümierte, dass Computern im Entscheidungsprozess allenfalls eine Unterstützungsfunktion zukomme: etwa bei der Bearbeitung einer Vielzahl derselben Entscheidungsverfahren oder bei der Erfassung zahlreicher in der Entscheidungsfindung bedeutender Variablen, in: Juristische Entscheidungen und elektronische Datenverarbeitung, 252. 83

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

65

Bedeutungsgehalt vermittelt.86 Dem System fehlt im Gegenteil jegliches Verständnis für den „verhüllten Sinn“87 arbeitgeberseitiger Entscheidungsmacht. Das Entscheidungssystem gleicht – im Anschluss an Searle – einem Büro, in dem ein ahnungsloser Mitarbeiter via E-Mail arbeitsrechtliche Fragen in deutscher Sprache unter Befolgung des ihm zur Verfügung gestellten Frage-Antwort-Katalogs beantwortet, ohne auch nur ein einziges deutsches Wort zu beherrschen. So wenig wie Searle trotz erfolgreicher Simulation Chinesisch versteht, so wenig würde der Mitarbeiter, geschweige denn das „Büro“, von sich aus verstehen, was die ihm vorgelegten und die von ihm ausgegebenen deutschen Schriftzeichen bedeuten.88 Mehr noch: Der Mitarbeiter würde nicht einmal verstehen, dass er Entscheidungen fällt, geschweige denn, welche Bedeutung seinen Antworten beizumessen ist.89

Wollte der Arbeitgeber seine Entscheidungsmacht an ein KI-System „delegieren“,90 hat er diesem, wie auch dem ahnungslosen Mitarbeiter, zunächst ein Werkzeug in die Hand zu legen, das ihn befähigt, Entscheidungen zu treffen. Genauer: Der Arbeitgeber hat eine Wissensbasis zu definieren, die das System in die Lage versetzt, in Reaktion auf bestimmte Eingangsinformationen in schematischer Abfolge bestimmte Ausgangsinformationen zu generieren.91 Dies bedarf, mit Kilian gesprochen, pragmatischer Entscheidungen über die algorithmische Verknüpfung von Begriffen, die es dem System erlauben, ebenso sachgerechte Ergebnisse zu erzielen wie der Arbeitgeber (bzw. ein ahnungsvoller Mitarbeiter).92 Anders gewendet: „Solange“93 die Rechtssprache auf der natürlichen Sprache beruht, ist es die

86 Was auch Raabe et al., Recht ex machina, 176 ff., sehen, wenn sie die Rolle von (menschlichen) Juristen bei Eingabe und Pflege formalisierter Rechtssätze hervorheben. 87 Larenz, Methodenlehre, 313. 88 Das algorithmische System würde – anders als der menschliche Mitarbeiter – streng genommen nicht einmal die Syntax als solche erkennen – in den Worten von Searle, Consciousness and Language, 17: „Computation does not name an intrinsic feature of reality [z. B. Gravitation, Photosynthesis, Anm. des Verf.] but is observer-relative, and this is because computation is defined in terms of symbol manipulation, but the notion of a ,symbol‘ is not a notion of physics or chemistry. Something is a symbol only if it is used, treated or regarded as a symbol“ (Hervorhebung im Original). 89 Vgl. unter Hinweis auf das hieraus erwachsene Verantwortungsdefizit Greco, RW 2020, 29, 49: „[A]nders als der menschliche Richter, steht er [hier: der ahnungslose Mitarbeiter] nicht hinter seinen Entscheidungen, weil es einen Er im eigentlichen Sinne nicht gibt. Er bürgt nicht für seine Entscheidungen, umso weniger für seine Gründe“. 90 Krit. zum Begriff der Delegation Birk, Leitungsmacht, 161, 175 ff. 91 Hierzu Knitter, Digitale Weisungen, 189 ff.; vgl. für das Verwaltungsverfahren BTDrs. 18/8434, S. 122: „Individuelle Fallkonstellationen können von einem automatisierten Prüfraster nur berücksichtigt werden, wenn sie bei der Einrichtung des jeweiligen Systems antizipiert werden können“. 92 Vgl. Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 453: Arbeitgeber „selbst muss überlegen“. 93 Zum Gebot des Abfassens der Rechtssprache in natürlicher Sprache s. aber Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 366 f. Rn. 409 m. w. N.

66

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

pragmatische Aufgabe des Arbeitgebers, dass dem System „die zutreffende Auslegung mitgeliefert“ wird.94 Diese Operation entlässt den Arbeitgeber freilich nicht von der Einhaltung der materiell-rechtlichen Rahmenbedingungen, denen seine Entscheidungen im Allgemeinen unterliegen.95 Weder kennen die arbeitsrechtlichen Normen einen „Algorithmisierungsvorbehalt“.96 Noch käme jemand auf die Idee, z. B. die mittels traditioneller Werksirenen vermittelte Weisung betreffend die Zeit der Arbeitsleistung an anderen Maßstäben zu messen, als würde der Arbeitgeber die Arbeitspause persönlich anordnen.97 Es versteht sich daher von selbst, dass, sollen KI-Systeme Arbeitgeberentscheidungen treffen, ihre Programmierung an denselben Vorgaben auszurichten ist, die Anwendung fänden, würde der Arbeitgeber die konkreten Entscheidungen selbst treffen.98 Exemplarisch für dieses Bedürfnis sollen im Folgenden die Anforderungen an vier zentrale Arbeitgeberentscheidungen eingedenk ihres spezifischen Algorithmisierungspotentials nachgezeichnet werden.99 2. Algorithmisierungspotential im Einzelnen a) Algorithmisierte Einstellung Ob der Arbeitgeber einen Bewerber einstellt, beurteilt sich in erster Linie nach personalwirtschaftlichen Gesichtspunkten: Der Bewerber muss schlichtweg zum Anforderungsprofil der Stelle „passen“.100 Diese Zielrichtung eröffnet algorithmischen Systemen verschiedene Einsatzmöglichkeiten. Das Anwendungsfeld reicht von der Nutzung digitaler Bewerbungsmasken, über die Nutzung technisch vermittelter Auswahlsysteme, wie virtueller Bewerbungsgespräche,101 bis hin zur Durchführung automatisierter Sprachanalysen.102 94

Zitate nach Larenz, Methodenlehre, 238. Ausdrücklich Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 32; auch Wildhaber, ZSR 2016, 315, 331. 96 Man mag einen solchen in dem besonderen Fall der Anwendung von Punkteschemata zur Sozialauswahl vermittelt sehen; hierzu noch unter 3. Teil, C.IV.1.c)cc)(2)(c). 97 Vgl. zu diesem Beispiel Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56. 98 Das dürfte nicht zuletzt auch im eigenen Interesse des Arbeitgebers stehen, schließlich hat er nicht nur etwaige Kosten zu berücksichtigen, sondern auch seine Reputation im Blick zu behalten; zur zunehmenden Bedeutung des sog. Employer Branding s. etwa Chan-Olmsted et al., in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft, 193 ff. 99 Im Rahmen der folgenden Darstellung soll weder interessieren, ob sich eine Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen betriebswirtschaftlich empfiehlt, noch soll behauptet werden, dass die beispielhaft aufgeführten Fallgestaltungen im Einzelnen informationstechnologisch umsetzbar seien. 100 Zum algorithmisierten Matching s. Diercks, in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft, 51, 58 ff.; ders., in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 79, 84 ff. 101 Hierzu Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 64. Ob das Vorstellungsgespräch auch zukünftig um des persönlichen Eindrucks willen von Menschen geführt 95

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

67

Führt der Arbeitgeber ein automatisches Bewerbungssystem ein, hat er zunächst die Eigenschaften des „passenden“ Kandidaten zu definieren.103 Das heißt, er hat die der Auswahlentscheidung zugrunde liegenden Einstellungsfaktoren sowie Ermessenskriterien zu benennen sowie deren Gewichtung zueinander festzulegen.104 Neben der Festsetzung formaler Einstellungsfaktoren, wie dem Nachweis bestimmter Qualifikationen, wird es hierbei in aller Regel auch auf die Normierung und Quantifizierung bewertender Auswahlkriterien ankommen, bspw. Teamfähigkeit, Verlässlichkeit, Motivation.105 Auf Grundlage eines derart formalisierten Schemas ließen sich die quantifizierten individuellen Bewerberdaten, die etwa im Wege der Auswertung von Bewerbungsunterlagen gewonnen wurden, mit den Werten anderer Bewerber vergleichen und so der „passende“ Kandidat ermitteln.106 Beispiel: Für die Stelle des Associate sollen die normierten Einstellungsvoraussetzungen wie folgt lauten: Vorausgesetzt wird, dass der Bewerber in der Zweiten Staatsprüfung ein Endergebnis von mindestens 9,0 Punkte erzielt und eine Fachanwaltsprüfung für das Arbeitsrecht abgelegt hat. Bewerbungen, die diese formalen Anforderungen nicht erfüllen, werden durch das Programm umgehend aussortiert und die Bewerber hierüber informiert. Die bewertenden Auswahlkriterien sollen sich wie folgt zusammensetzen: Note der Zweiten Staatsprüfung 0,3, Berufserfahrung als Rechtsanwalt 0,3, Teamfähigkeit 0,2 sowie die errechnete Wahrscheinlichkeit über einen langfristigen Verbleib im Unternehmen 0,2. Die aus dem Abgleich mit den Eingangsdaten der Bewerber hervorgehenden (gewichteten) individuellen Gesamtwerte ließen sich in eine Bewerberrangliste überführen, auf deren Grundlage das System den unterlegenen Bewerbern eine Absage übermitteln könnte.107

Bei der Bestimmung der Wissensbasis hat der Arbeitgeber ferner zu beachten, dass seine Entscheidungsfreiheit gesetzlichen Beschränkungen unterliegt. Danach hat das Bewerbungssystem Beschäftigungs- (etwa § 154 Abs. 1 SGB IX) und (tariflichen) Übernahmeverpflichtungen ebenso Rechnung zu tragen wie Wiedereinstellungsansprüchen zu Unrecht gekündigter Arbeitnehmer.108 Zu berücksichtigen sind außerdem etwaige Einstellungshindernisse (bspw. § 5 Abs. 1 JArbSchG) sowie wird, wird unterschiedlich beurteilt; hiergegen Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1076, sowie Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 67 f.: Irrelevanz und zweifelhafte Aussagekraft. Vgl. auch Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1918, die notieren, „große Unternehmen“ in Deutschland bereits „automatisierte Telefoninterviews mit Computern“ unter Nutzung einer Sprachanalyse-Software durchführten. 102 S. Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1918. 103 Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 453. 104 Für den Fall des Einsatzes autonomer Systeme würde die ursprüngliche Programmierung hingegen nur eine Momentaufnahme bedeuten. Seine Autonomie würde das System befähigen, die Einstellungskriterien und ihre Gewichtung zueinander mit der Zeit an seinen Erfahrungswerten eigenständig neu auszurichten. 105 Zur Quantifizierung Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 36 ff. 106 Eingehend Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 59 ff., 71 ff. 107 Vgl. Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 71 f. 108 BAG, Urt. v. 19. 10. 2017 – 8 AZR 845/15, AP KSchG 1969 § 1 Wiedereinstellung Nr. 16 = NZA 2018, 436.

68

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

die das Ermessen des Arbeitgebers reglementierenden Vorgaben des Gleichbehandlungsrechts: Neben der Berücksichtigung der verfassungsrechtlich verbrieften Diskriminierungsverbote der Art. 3 Abs. 3 und Art. 33 Abs. 2 GG109 ist die Wissensbasis demgemäß auch an den Bestimmungen der §§ 7 ff. AGG auszurichten. b) Algorithmisierte Weisung Ein hohes Algorithmisierungspotential dürfte ferner in einer standardisierten Ausübung des Direktionsrechts zu erblicken sein. Es könnte dies womöglich die „Stellschraube“ sein, an der sich die versprochenen Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen im betrieblichen Alltag am weitgehendsten verwirklichen lassen. Als Szenario ließe sich etwa ausmalen, dass KI-Systeme auf Grundlage der zunehmend digitalen Verknüpfung sämtlicher dem Betrieb zur Verfügung stehender personeller wie sachlicher Produktionsmittel (sog. Industrie 4.0)110 sekundenschnelle Allokationen vornehmen, um so der jeweiligen Marktnachfrage unter schonendstem Ressourceneinsatz optimal gerecht zu werden.111 aa) Zeit der Arbeitsleistung Die ressourcenorientierte Prozessoptimierung könnte dabei zunächst algorithmisierte Weisungen über die Zeit der Arbeitsleistung betreffen. Das Weisungssystem könnte vom Arbeitgeber bspw. in Antizipation von Marktvolatilitäten derart programmiert werden, dass es der veränderten Nachfrage durch eine Änderung der Lage der Arbeitszeit Rechnung trägt: So könnte ein Produkt (1) in einer bestimmten Jahresperiode doppelt so stark nachgefragt werden, als es die Jahresprognose des Unternehmens vermuten ließ. (2) Möglicherweise erfährt das Produkt aber auch aufgrund eines singulären Ereignisses plötzlich eine höhere Nachfrage. (3) Zu denken ist andererseits auch an Lieferschwierigkeiten aufgrund behördlicher Entscheidungen, sodass nur verminderte Produktionskapazitäten bestehen.

Das Programm112 könnte etwa vorsehen, dass im Fall (1) eine Nachfrage i. H. v. 200 % des zugrunde gelegten Richtwertes die zweiwöchige Einführung von Schichtarbeit nach sich zieht, eine urplötzlich erhöhte Nachfrage i. H. v. 130 % wie in Fall (2) dagegen bloß die Verlagerung der Arbeitspause von 12:30 Uhr auf 13:30 Uhr für den bestimmten Tag zur Konsequenz hat. In Fall (3) könnten die Liefer109

S. BVerfG, Beschl. v. 04. 07. 2018 – 2 BvR 1207/18, NVwZ-RR 2018, 833. „Industrie 4.0“ beschreibt eine Form industrieller Wertscho¨ pfung, die durch (weitgehende) Digitalisierung, Automatisierung sowie Vernetzung aller an der Wertscho¨ pfung beteiligten Akteure charakterisiert ist und auf Prozesse, Produkte oder Gescha¨ ftsmodelle von Unternehmen einwirkt; nach Obermaier, in: ders., Hdb. Industrie 4.0, 3, 7. Vgl. hierzu Chiu, in: Dederer/Shin, Künstliche Intelligenz und juristische Herausforderungen, 63, 64 ff. 111 Vgl. die Beispiele bei Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 994. 112 Ein autonomes System könnte freilich weitere Muster erkennen und seine künftigen Entscheidungen hieran ausrichten. 110

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

69

schwierigkeiten etwa die Entscheidung über die Einführung zweiwöchiger Kurzarbeit nach sich ziehen. bb) Ort der Arbeitsleistung Auch die Entscheidung über den Ort der Arbeitsleistung könnte Optimierungspotential aufweisen. Algorithmische Systeme in Betrieben der Industrie 4.0 könnten dazu eingesetzt werden, etwaige personelle Unterversorgungen an einzelnen Arbeitsstätten umgehend zu identifizieren. Derartige Eingangsinformationen ließen sich mit der Aufforderung an verfügbare Arbeitskräfte verknüpfen, den betreffenden Arbeitsort aufzusuchen und die Unterversorgung zu korrigieren.113 Diese Verknüpfung setzt voraus, dass dem System seiner Wissensbasis nach sämtliche Arbeitsorte bekannt gemacht worden sind, die dem einzelnen Arbeitnehmer zulässigerweise zugeteilt werden können. Zur Anschauung sei wiederum auf den Hausmeister-Fall verwiesen: Das BAG stellte fest, dass der Einsatz des Hausmeisters an einer anderen Schule schon nach dem Wortlaut des Arbeitsvertrages („für ein weiteres Gebäude“) zulässig sei.114 Seine Wissensbasis müsste dem Entscheidungssystem mithin syntaktisch zu verstehen geben, dass der Begriff „Schule“ (im Sinne eines „Schulgebäudes“) Teilmenge des (vertraglich vereinbarten) Oberbegriffs „Gebäude“ ist.

Selbiger Ansatz ließe sich auch auf jene Fälle übertragen, in denen individualvertraglich ein Arbeitsort ohne Versetzungsvorbehalt oder gar kein Arbeitsort festgelegt wurde. Bei der Programmierung des Systems müsste dann etwa berücksichtigt werden, dass die vertragliche Bestimmung, wonach Arbeitsort Dortmund sein soll, im Grundsatz nicht ausschließt, dass der Arbeitnehmer an den Dortmunder Standorten A, B oder C, sowie an dem jeweiligen Standort in Werkshalle a, b oder c eingesetzt werden kann.115 Ist hingegen kein Arbeitsort festgelegt, könnte unter Berücksichtigung des Wesens der Tätigkeit116 grundsätzlich jeder denkbare Dienstort innerhalb der Bundesrepublik Deutschland in die Wissensbasis aufgenommen werden.117

113 Vgl. die Sachverhaltskonstellation in BAG, Beschl. v. 29. 09. 2020 – 1 ABR 21/19, AP BetrVG 1972 § 99 Versetzung Nr. 58 = NZA 2021, 213. 114 BAG, Urt. v. 24. 05. 2018 – 6 AZR 116/17, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 19 = NZARR 2018, 568, 570. 115 Überblicksartig zu den Regeln der örtlichen Versetzung Fliss, NZA-RR 2008, 225 ff. 116 Mit ErfK/Preis, GewO § 106 Rn. 29, ist insbesondere an Fachkräfte der Montage-, Bauund Reinigungsbranche oder an Außendienstmitarbeiter zu denken. 117 ErfK/Preis, GewO § 106 Rn. 27; in die Richtung auch noch BAG, Urt. v. 19. 01. 2011 – 10 AZR 738/09, AP BGB § 307 Nr. 50 = NZA 2011, 631; BAG, Urt. v. 25. 08. 2010 – 10 AZR 275/09, AP GewO § 106 Nr. 11 = NJW 2011, 329; ggf. gar weltweit, vgl. jüngst BAG, Urt. v. 30. 11. 2022 – 5 AZR 336/21.

70

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

cc) Inhalt der Arbeitsleistung Die Optimierung des Arbeitsprozesses dürfte nicht zuletzt auch die Bestimmung über den Inhalt der Arbeitsleistung betreffen. Als Ausgangspunkt der Algorithmisierung könnte etwa auf kollektivrechtliche Arbeitsbeschreibungen zurückgegriffen werden. So waren im Hausmeister-Fall118 die semantisch-pragmatischen Vorarbeiten bereits tarifvertraglich angestoßen. Danach war der Hausmeister verpflichtet, „die mit dem Schulbetrieb sowie mit der Benutzung der Räumlichkeiten für nichtschulische Zwecke üblicherweise zusammenhängenden Arbeiten, das sind insbesondere Reinigungsarbeiten, Beaufsichtigung von Hilfskräften, Ordnungsdienst, Schreib- und ähnliche Arbeiten, dienstliche Gänge, etwaige Reparaturen, Bedienung der Heizung und Versorgung von Öfen einschließlich der Nebenarbeiten und andere sich aus dem Schulbetrieb ergebende Arbeiten, zu verrichten.“

Die aufgezählten Einzeltätigkeiten konkretisieren den Oberbegriff der „Hausmeistertätigkeit“, ohne Anspruch auf Vollständigkeit zu erheben („insbesondere“). Im Übrigen dürften auch die aufgezählten Beispiele eine weitere Konkretisierung erforderlich machen. So hat der Arbeitgeber die Wissensbasis etwa darüber aufzuklären, ob die konkrete Anordnung „Ordnungsdienst“ im Einzelfall bloß Kontrollund Überwachungstätigkeiten („Ordnung beobachten“) oder auch aktive Handlungen („Ordnung schaffen“) umfassen soll. Ein ähnliches Definitionserfordernis stellt sich bei der algorithmischen Erfassung von „Nebenarbeiten“ und „andere Arbeiten“.119 dd) Ordnung und Verhalten im Betrieb Ein vergleichbarer Aufwand wird es bedeuten, Weisungen im Hinblick auf die Ordnung und das Verhalten der Arbeitnehmer im Betrieb zu programmieren. Gebietet eine bestimmte Tätigkeit bei objektiver Betrachtung bspw. das Tragen von Schutzkleidung (§ 618 BGB),120 so muss das System nicht nur die betreffende Tätigkeit selbst kennen, sondern auch eine Gefahrprognose unter Berücksichtigung sämtlicher Umstände des spezifischen Arbeitsumfelds anzustellen wissen. Das setzt voraus, dass das System die entsprechenden Umstände zunächst überhaupt sensorisch wahrnimmt, um diese in einem zweiten Schritt anhand seiner Wissensbasis miteinander in Beziehung zu setzen, ehe es hieraus konkrete Ableitungen vornimmt.

118 BAG, Urt. v. 24. 05. 2018 – 6 AZR 116/17, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 19 = NZARR 2018, 568. 119 Ein autonomes KI-System wäre demgegenüber (zumindest potentiell) in der Lage, die Tätigkeiten des (typischen) Hausmeisters zu beobachten und dabei Muster zu erkennen, um diese schließlich eigenständig in Kategorien zu überführen, auf deren Grundlage es zukünftig entsprechende Weisungen erteilt. 120 Vgl. BT-Drs. 14/8796, S. 24.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

71

ee) Billiges Ermessen Die zentrale Hürde einer Automatisierung von Weisungen dürfte darin bestehen, dem Erfordernis des „billigen Ermessens“ (§ 106 S. 1 GewO) im Einzelfall gebührend Rechnung zu tragen.121 Das Billigkeitserfordernis will die mannigfachen Konstellationen widerstreitender Interessen und Rechtspositionen von Arbeitgeber und Arbeitnehmer erfassen und ihnen zur Einzelfallgerechtigkeit verhelfen.122 Die Grundsätze der Billigkeit sind gewahrt, wenn alle wesentlichen Umstände des Falls abgewogen und die beiderseitigen Interessen angemessen berücksichtigt sind.123 Maßgeblich für die gerichtliche Überprüfung ist, ob das Ergebnis der getroffenen Entscheidung die Grenzen billigen Ermessens wahrt.124 Auf die vom Bestimmungsberechtigten angestellten Erwägungen kommt es nicht an.125 Auf den ersten Blick erscheint die algorithmische Berücksichtigung der im Einzelfall betroffenen Interessen nur schwer vorstellbar.126 Wie etwa müsste eine Wissensbasis strukturiert sein, die die Merkmale „wesentliche Umstände“ und „Interessen“ hinreichend abzubilden weiß?127 Und selbst wenn eine Identifikation sämtlicher „wesentlicher Umstände“ sowie „Interessen“ im Einzelfall gelingen sollte,128 fragt es sich, wie deren wertende Verknüpfung gelingt, wie das System also „abwägt“ bzw. „angemessen berücksichtigt“, ohne auch nur im entferntesten zu wissen, was es tut. (1) Programmierung von Präjudizien Der naheliegendste Ansatz dürfte darin zu sehen sein, die Bestimmung der Wissensbasis an jenen Maßstäben auszurichten, die von Seiten des BAG für einzelne

121 Dass unbillige Weisungen ohnehin keine Rechtswirkung entfalten, steht diesem Erfordernis nicht entgegen, liegt die Sicherstellung der Billigkeit doch im Verantwortungsbereich des Arbeitgebers; vgl. BAG, Beschl. v. 14. 06. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 36 = NZA 2017, 1185, 1194 Rn. 81: „Denjenigen, der eine unbillige Weisung erteilt, trifft dementsprechend das Risiko der Unwirksamkeit dieser Weisung; dieses kann nicht auf den Vertragspartner abgewälzt werden.“ Freilich vermag dies nichts daran zu ändern, dass das Risiko de facto zu Lasten des Arbeitnehmers ausfällt; s. Preis/Rupprecht, NZA 2017, 1353, 1356; Schwarze, JA 2018, 305, 306 f. 122 Instruktiv v. Hoyningen-Huene, Billigkeit, 17 ff. 123 BAG, Urt. v. 23. 06. 1993 – 5 AZR 337/92, AP BGB § 611 Direktionsrecht Nr. 42 = NZA 1993, 1127, 1129. 124 Krit. bei Einsatz von KI HWK/Lembke, § 106 GewO Rn. 6. 125 BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 47/17, AP GewO § 106 Nr. 39 = NZA 2018, 162, 164 Rn. 19; in Bezug auf KI Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 477 ff. 126 S. etwa Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 994, die die technische Durchführbarkeit zum gegenwärtigen Stand anzweifeln; ebenso Schiefer/Worzalla, DB 2019, 1904, 1905; deutlich optimistischer HWK/Lembke, § 106 GewO Rn. 6. 127 Vgl. schon die Kritik bei Ehmann, in: FS Hilger/Stumpf, 125, 134. 128 In diese Richtung Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 54.

72

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Sachverhaltsgestaltungen bereits für zulässig befunden worden sind.129 Der Arbeitgeber könnte demgemäß geneigt sein, auf die ausdifferenzierte Kasuistik zurückzugreifen, die sich seither um das Merkmal des billigen Ermessens herausgebildet hat.130 Grob zusammengefasst wird er das KI-System dabei auf die einzelfallbezogene Berücksichtigung der Vorteile aus einer Regelung, der Risikoverteilung zwischen den Vertragsparteien sowie der beiderseitigen Bedürfnisse konditionieren müssen. Hinzu kommt die Würdigung außervertraglicher Vor- und Nachteile, der Vermögens- und Einkommensverhältnisse sowie der sozialen Lebensverhältnisse (wie familiäre Pflichten und Unterhaltsverpflichtungen).131 Es dürfte gleichwohl auf der Hand liegen, dass die genannten Kriterien deutlich zu unpräzise sind, um als solches Eingang in die Wissensbasis zu finden. Sie könnten allerdings den Ausgangspunkt für eine weitere Differenzierung markieren. Anhand detaillierter Analysen höchstrichterlicher Entscheidungen könnte der Arbeitgeber (unter Hilfe seines Rechtsberaters)132 spezifische Fallgruppen ausfindig machen,133 um diese sodann als abstrakte Regeln algorithmisch abzubilden:134 Die Eingangsinformationen mögen (1) eine betrieblich gebotene Entscheidung über den nachtdienstlichen Einsatz eines Arbeitnehmers betreffen, der (2) nachweislich nachtdienstuntauglich ist. Als Ausgangsinformation könnte dem Arbeitnehmer eine Weisung über eine Dienstverpflichtung zu Früh-, Spät-, Zwischen-, Wochenend- und/oder Feiertagsschicht zu erteilen sein,135 wobei sich die Weisung auf die in der Dienststelle allgemein geltenden Schichtzeiten zu beziehen hat.136

(2) Gewichtung von Entscheidungskriterien Die manuelle Nachbildung höchstrichterlich abgesicherter Konkretisierungen dürfte sich als äußerst aufwendig erweisen. Alternativ hierzu ließe sich erwägen, die Entscheidungskriterien (1) Vorteile aus einer Regelung, (2) Risikoverteilung zwischen den Vertragsparteien, (3) beiderseitige Bedürfnisse, (4) außervertragliche Vor129 Vgl. Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 37, für den bereits die Programmierung die maßgebende Ermessensentscheidung i. S. d. § 315 BGB darstellt. 130 Vgl. Luhmann, Recht und Automation, 73, dort zur Programmierung behördlicher Ermessensentscheidungen: „Gesichtspunkte […] nach denen sie entschieden werden sollen“. 131 Vgl. BAG, Urt. v. 17. 08. 2011 – 10 AZR 202/10, AP GewO § 106 Nr. 14 = NZA 2012, 265, 266 Rn. 22; Urt. v. 13. 04. 2010 – 9 AZR 36/09, AP BGB § 307 Nr. 45 = NJOZ 2010, 2625, 2628 Rn. 40; Urt. v. 21. 07. 2009 – 9 AZR 377/08, AP TVG § 1 Tarifverträge: Luftfahrt Nr. 29 Rn. 22; krit. zum Umfang der Formel ErfK/Preis, GewO § 106 Rn. 10. 132 Ausf. zu den Anforderungen an die Modellierung und die diesbezüglichen Aufgaben des juristischen Beraters Raabe et al., Recht ex machina, 172 ff. 133 Auch Herold, DSRITB 2018, 453, 457. 134 Zu dieser Technik vgl. Engel, JZ 2014, 1096, 1098, der vorschlägt, die in den juristischen Kommentaren gesammelten Konkretisierungen der juristischen Terminologie in ein Computerprogramm zu übertragen; vgl. auch v. Graevenitz, ZRP 2018, 238, 240. 135 Vgl. BAG, Urt. v. 09. 04. 2014 – 10 AZR 637/13, AP GewO § 106 Nr. 29 = NZA 2014, 719. 136 Vgl. LAG Rheinland-Pfalz, Urt. v. 17. 06. 2009 – 8 Sa 26/09, BeckRS 2010, 65478.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

73

und Nachteile, (5) Vermögens- und Einkommensverhältnisse sowie (6) soziale Lebensverhältnisse abstrakt (d. h. unabhängig von konkreten Eingangsinformationen) zu gewichten.137 In einem zweiten Schritt könnten die abstrakten Eingangswerte sodann mit den konkreten Eingangsinformationen über die betroffenen Interessen von Arbeitgeber und Arbeitnehmer kombiniert und der Berechnung eines Gesamtwertes zugeführt werden. Als Grenzregel ließe sich dabei formulieren, dass eine Weisung zu unterbleiben hat, wenn die aggregierten gewichteten Eingangsinformationen über den Arbeitnehmer die aggregierten gewichteten Eingangsinformationen über den Arbeitgeber deutlich überwiegen. Bei einer Gewichtungsskala von 0 (nicht vorhanden) bis 1 (stark vorhanden) in Bezug auf jedes einzelne Kriterium ließe sich etwa bei einer Gesamtdifferenz von bspw. 0,5 ein deutliches Übergewicht zu Gunsten des Arbeitnehmers erkennen. Dieser beispielhafte Mechanismus sei am folgenden Flugbegleiterin-Fall138 illustriert: A, geb. 1968, Mutter eines schulpflichtigen Kindes, ist bei L seit 1994 am Standort M/O mit Versetzungsvorbehalt an die Standorte K, D, H, M, N, P, S und B beschäftigt. A erhält ein monatliches Bruttogehalt von rund 2.500 EUR. L erwägt, A an den Standort D zu versetzen. L könnte ihre eigenen Vorteile an der Versetzung der A mit 0,9 bewerten. Die weiteren auf L anwendbaren Kriterien (2) bis (6) sollen kumuliert 0,7 ergeben. Die Vermögensinteressen der betroffenen Arbeitnehmer ab einem Bruttogehalt von 2.500 EUR sollen abstrakt mit 0,2 bewertet werden. Die Vollendung des 50. Lebensjahrs soll mit 0,5 berechnet werden. Der Unterhalt eines schulpflichtigen Kindes soll mit 0,7 einzustellen sein. Die Entfernung zwischen den Standorten soll pro 25 km mit 0,1 bewertet werden. Die aggregierten gewichteten Eingangsinformationen über A belaufen sich demnach auf 1,7, die aggregierten gewichteten Eingangsinformationen über L auf 1,6. Nach der hier vorgeschlagenen Grenzregel hätte das System die A an den Standort D zu versetzen.

Derartige Überlegungen erinnern an den Einsatz von Punkteschemata im Zusammenhang mit der Sozialauswahl gemäß § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG. Zwar wird eine formalisierte Auswahlentscheidung anlässlich der Ausübung des Direktionsrechts nicht verlangt,139 doch zeigt der Flugbegleiterin-Fall, dass ein vordefiniertes nu137 Ein autonomes System könnte die ursprünglichen Gewichtungen mit der Zeit nach Maßgabe seiner Erfahrungen, etwa durch die fortlaufende Auswertung (höchst-)richterlicher Entscheidungen, anpassen; vgl. zu diesem Ansatz Bertram, MDR 2018, 1416, 1421; auch Heckelmann, NJW 2018, 504, 509 f. Identifiziert das System hierbei etwa „arbeitnehmerfreundliche“ Tendenzen, könnte es den Arbeitnehmerinteressen durch eine erhöhte Gewichtung der sie betreffenden Eingangsinformationen Rechnung tragen. Hinzuweisen sei dieser Tage etwa auf die Berücksichtigung der gesundheitlichen Konstitution des Arbeitnehmers; vgl. ArbG Regensburg, Urt. v. 19. 03. 2020 – 6 GA 2/20 (nicht veröffentlicht, zitiert nach Dehmel/Hartmann, BB 2020, 885, dort Fn. 10), wonach die örtliche Versetzung eines Arbeitnehmers, der der „Risikogruppe“ während der sog. SARS-CoV-2-Pandemie angehört, nicht billigem Ermessen entspricht. 138 Vereinfacht nach BAG, Urt. v. 28. 08. 2013 – 10 AZR 569/12, AP GewO § 106 Nr. 26 = NZA-RR 2014, 181. 139 So etwa in Bezug auf die Weisung über den Ort der Arbeitsleitung BAG, Urt. v. 28. 08. 2013 – 10 AZR 569/12, AP GewO § 106 Nr. 26 = NZA-RR 2014, 181, 184 Rn. 43; Urt. v. 10. 07. 2013 – 10 AZR 915/12, AP GewO § 106 Nr. 24 = NZA 2013, 1142.

74

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

merisches Vergleichsverfahren die Interessenabwägung von Arbeitgeber und Arbeitnehmer algorithmisierbar machen könnte.140 Die – bewusst Skizze bleibenden141 – Erwägungen sollen eine Vorstellung davon vermitteln, wie eine algorithmisierte Ausübung des Direktionsrechts gewährleisten könnte, dass das Ergebnis der getroffenen Entscheidung den gesetzlichen Anforderungen genügt. c) Algorithmisierte Kündigung Die Vorzüge algorithmischer Entscheidungssysteme könnten darüber hinaus auch im Rahmen von Kündigungssachverhalten fruchtbar gemacht werden.142 Übt ein KISystem etwa bestimmungsgemäß das Weisungsrecht des Arbeitgebers aus und verweigert der Arbeitnehmer die Erfüllung der geforderten Einzelleistung, könnte das Programm auf die Pflichtverletzung durch den Ausspruch einer Abmahnung und/ oder einer (außer-)ordentlichen Kündigung umgehend reagieren.143 Unter derartigen Bedingungen, so ließe sich ausmalen, dürfte insbesondere die Einhaltung einer Kündigungserklärungsfrist (§ 626 Abs. 2 S. 1 BGB) künftig kaum einmal mehr streitig sein. aa) Kündigungsgrund an sich Das Kündigungssystem müsste dabei zunächst eruieren, ob ein tauglicher Kündigungssachverhalt vorliegt. Voraussetzung jeder Arbeitgeberkündigung ist eine Störung des Arbeitsverhältnisses.144 Im Anwendungsbereich des KSchG145 wird dieses Erfordernis dahingehend präzisiert, dass die ordentliche Kündigung durch Gründe in der Person oder in dem Verhalten des Arbeitnehmers oder durch dringende betriebliche Erfordernisse, die einer Weiterbeschäftigung des Arbeitnehmers entgegenstehen, bedingt sein muss (§ 1 Abs. 2 S. 1 KSchG). Unter Auswertung der spezifischen Eingangsinformationen könnte das System den konkreten Sachverhalt zunächst einem der Kündigungsgründe zuordnen. Zur endgültigen Feststellung einer kündigungsrelevanten Störung könnte der Arbeit140 141

457 ff.

Im Unterschied zur richterlichen Interessenabwägung, dazu Preis, Prinzipien, 241 f. Zur Algorithmisierung von Abwägungsvorgängen auch Herold, DSRITB 2018, 453,

142 Vgl. das Konzept der Kanzlei Ratis, die mittels eines Online-Chatbots die formalen Voraussetzungen einer Kündigung sowie die Anwendbarkeit des KSchG überprüfen lässt, unter https://ratis.de/chatbot/; vgl. dazu die Pressemitteilung der Redaktion beck-aktuell, becklink 2008420. 143 Die Einhaltung der Formvorschriften soll an dieser Stelle noch nicht interessieren. 144 Vgl. BAG, Urt. v. 17. 01. 1991 – 2 AZR 375/90, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 25 = NJW 1991, 1906. 145 Außerhalb der Anwendbarkeit des KSchG wird entsprechend ein „irgendwie einleuchtender Grund“ für die Kündigung verlangt, vgl. BAG, Urt. v. 05. 12. 2019 – 2 AZR 107/19, AP BGB § 138 Nr. 74 = NZA 2020, 171, 173 Rn. 17.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

75

geber die Wissensbasis um eine detaillierte Definitionsliste anreichern,146 die die in arbeitsrechtlichen Kommentaren enthaltenen Konkretisierungen personen-, verhaltens- sowie betriebsbedingter Kündigungssachverhalte algorithmisch wiedergibt.147 Die Beurteilung über das Bestehen eines Kündigungsgrundes an sich könnte somit nach folgendem Muster ablaufen: Die Eingangsinformationen mögen eine attestierte zwanzigmonatige Arbeitsunfähigkeit wegen andauernder Krankheit betreffen.148 Die Ausgangsinformation ordnet diesen Fall der Rubrik „personenbedingte Kündigung“ zu. Betreffen die Eingangsinformationen ein wiederholtes Zuspätkommen, lautet die Ausgangsinformation auf „verhaltensbedingte Kündigung“.149 Entschließt sich der Arbeitgeber aufgrund von Auftragsmängeln zu einer Werksschließung, ordnet das System diesen Umstand der „betriebsbedingten Kündigung“ zu.

Stellt das Kündigungssystem einen tauglichen Kündigungssachverhalt fest, hat es ferner zu prüfen, ob eine ordentliche Kündigung ggf. gesetzlich150 oder rechtsgeschäftlich (etwa aufgrund in Bezug genommener tariflicher Beendigungsnormen) ausgeschlossen ist. Sollte dies der Fall sein, hat es zu ermitteln, ob der Kündigungssachverhalt an sich von solchem Gewicht ist, dass er eine außerordentliche Kündigung rechtfertigen könnte.151 bb) Negative Prognose Weiter hat das System zu prüfen, ob die Störung des Arbeitsverhältnisses auch in Zukunft zu erwarten ist (sog. Prognoseprinzip).152 Grundlage einer solchen Prognose sind Tatsachen, d. h. Umstände der Gegenwart oder Vergangenheit, die ihrerseits dem Wahrheitsbeweis zugänglich sind.153 Das System könnte vor diesem Hintergrund bspw. darauf konditioniert werden, krankheitsbedingte Abwesen146 Vorstellbar ist auch, dass das KI-System aus den Gerichtsentscheidungen und Kommentaren selbstständig Muster erlernt, vgl. Bertram, MDR 2018, 1416, 1421. 147 Hierzu auch Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 82. 148 Vgl. BAG, Urt. v. 13. 05. 2015 – 2 AZR 565/14, AP KSchG 1969 § 1 Krankheit Nr. 54 = NZA 2015, 1249. 149 Vgl. BAG, Urt. v. 27. 02. 1997 – 2 AZR 302/96, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 36 = NZA 1997, 761. 150 § 15 Abs. 1 KSchG, § 9 MuSchG, § 22 Abs. 2 BBiG, §§ 7 ff. AGG, § 612a BGB, § 613a Abs. 4 BGB, § 138 BGB, § 242 BGB. 151 Das folgende Prüfprogramm gilt im Grundsatz gleichermaßen für die ordentliche als auch für die außerordentliche Kündigung mit der Ausnahme, dass im zweiten Fall auch die ordentliche Kündigung als milderes Mittel in Betracht zu ziehen ist und dem Arbeitgeber das Festhalten am Vertrag selbst bis zum Ende der ordentlichen Kündigungsfrist nicht zugemutet werden kann. Vgl. im Übrigen die „Checkliste“ bei BeckOK ArbR/Rolfs, § 1 KSchG Rn. 4 ff. 152 St. Rspr., s. nur BAG, Urt. v. 26. 11. 2009 – 2 AZR 751/08, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 61 = NZA 2010, 823, Rn. 10; instruktiv Preis, Prinzipen, 322 ff.; zu den Anforderungen an eine Prognose Kraft, ZfA 1995, 419, 429. 153 Vgl. Dürig/Herzog/Scholz/Grabenwarter, GG Art. 5 Abs. 1, Abs. 2 Rn. 47 ff.

76

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

heitsstatistiken konzernweit auszuwerten und diese unter fortlaufendem Abgleich mit ähnlich gelagerten Fällen in der Rspr. zur Grundlage einer negativen Prognose zu machen.154 cc) Ultima ratio-Prinzip (1) Abmahnung Nicht zuletzt mit Blick auf die existentielle Bedeutung des Arbeitsverhältnisses für den Arbeitnehmer gilt die Kündigung als ultima ratio.155 Die Kündigung erweist sich daher nur dann als sozial gerechtfertigt, wenn andere geeignete, im Einzelfall mildere Reaktionsmöglichkeiten ausgeschöpft sind oder keine Abhilfe versprechen. Auf eine Kündigung ist grundsätzlich nur dann zurückzugreifen, wenn trotz erfolgter Abmahnung156 eine Störung eintritt, der nicht im Wege der Versetzung begegnet werden kann.157 Eine Abmahnung wird dagegen für entbehrlich erachtet, wenn eine Verhaltensänderung in Zukunft nicht zu erwarten ist oder es sich um eine schwere Pflichtverletzung handelt, deren Rechtswidrigkeit dem Arbeitnehmer ohne Weiteres erkennbar ist und die Hinnahme des Verhaltens durch den Arbeitgeber offensichtlich ausgeschlossen ist.158 Für den Fall der verhaltensbedingten Kündigung ist das Entscheidungssystem demgemäß dahingehend zu instruieren, dass es zunächst überprüft, ob das beanstandete Verhalten abzumahnen ist. Bejahendenfalls hat es zu untersuchen, ob der Arbeitnehmer bereits abgemahnt wurde und ob die vormals abgemahnte Pflichtverletzung und das Verhalten, das Gegenstand der betreffenden Kündigungsentscheidung ist, in einem inneren Zusammenhang zueinanderstehen.159 Die Wissensbasis müsste also eine Verknüpfung der Eingangsinformation mit den über den Arbeitnehmer gespeicherten Personaldaten vornehmen, wie am abgewandelten (hypothetischen) Emmely-Fall160 beispielhaft gezeigt werden soll: Die Eingangsinformationen sollen die Schädigung des Arbeitgebervermögens durch E betreffen. Durch Abruf der Personalakte greift das Kündigungssystem auf eine Abmahnung aus dem Vorjahr zurück, wonach sich E abfällig über einen Kollegen geäußert haben soll. Das System kommt zu dem Ergebnis, dass erstens das vorgeworfene Verhalten abzumahnen 154

Zur Anknüpfung an häufige Kurzerkrankungen vgl. BAG, Urt. v. 06. 09. 1989 – 2 AZR 19/89, AP KSchG 1969 § 1 Krankheit Nr. 21 = NZA 1990, 307. 155 LKB/Krause, § 1 KSchG Rn. 182; SES/Schwarze, § 1 Rn. 55. 156 Zur Erforderlichkeit einer Abmahnung bei einer verhaltensbedingten Kündigung ausf. Binkert, NZA 2016, 721 ff. 157 ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 74. 158 BAG, Urt. v. 12. 01. 2006 – 2 AZR 179/05, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 54 = NZA 2006, 980, 984, Rn. 56. 159 S. nur BAG, Urt. v. 09. 06. 2011 – 2 AZR 323/10, AP BGB § 626 Nr. 236 = NZA 2011, 1342. 160 Nach BAG, Urt. v. 10. 06. 2010 – 2 AZR 541/09, AP BGB § 626 Nr. 229 = NZA 2010, 1227, 1232 Rn. 49.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

77

ist und zweitens der Kündigungsvorwurf (Vermögensschädigung) mit dem vormals abgemahnten Verhalten (Rufschädigung) in keinerlei Zusammenhang steht. Das System spricht bloß eine Abmahnung hinsichtlich der Vermögensschädigung aus.

(2) Weiterbeschäftigungsmöglichkeit Vor dem Ausspruch der Kündigung hat das System ferner zu prüfen, ob eine Möglichkeit besteht, den zu kündigenden Arbeitnehmer auf einem anderen Arbeitsplatz ggf. auch zu anderen (schlechteren) Bedingungen weiter zu beschäftigen.161 Hierzu muss dem System ein Überblick über die Wertigkeiten der einzelnen Tätigkeiten verschafft werden. Stellt das System unter Abgleich mit dem Arbeitnehmerprofil fest, dass eine gleich- oder geringwertige freie Stelle im Unternehmen verfügbar ist, hat es von einer Kündigung abzusehen. Nach den Eingangsinformationen sei (1) ein „Fachhandwerker/Schlosser“ seit mehreren Monaten arbeitsunfähig, wobei ihm (2) nach dem ärztlichen Befund nur noch leichte Arbeiten zumutbar seien, was (3) eine Rückkehr auf seinen bisherigen Arbeitsplatz ausschließe. Als Ausgangsinformationen hätte das Kündigungssystem eine Weiterbeschäftigungsmöglichkeit auf einer betriebsintern ausgeschriebenen, höher dotierten Stelle als Fachgruppenleiter nicht zu berücksichtigen.162

dd) Umfassende Interessenabwägung Der Ausspruch einer Kündigung muss schließlich auch billigenswert und angemessen sein.163 Die Wissensbasis ist dahingehend auszufüllen, dass das System – innerhalb der Grenzen seiner bloß syntaktischen Operation – unter Würdigung sämtlicher Umstände des Einzelfalls das Auflösungsinteresse des Arbeitgebers und das Interesse des Arbeitnehmers an der Aufrechterhaltung des Arbeitsvertrages gegeneinander abzuwägen weiß.164 Im Anschluss an die obigen Überlegungen betreffend die Gewährleistung billigen Ermessens dürfte es der Arbeitgeber auch hier für geboten erachten, konkrete höchstrichterliche Entscheidungen algorithmisch nachzuzeichnen: Beispiel: Lassen die Zeiten krankheitsbedingter Arbeitsunfähigkeit jährlich sechs Wochen entgeltfortzahlungspflichtige Arbeitstage erwarten, könnte das System eine Abwägungsentscheidung zu Gunsten des Arbeitnehmers treffen. Lautet die Prognose beim einem 25-

161 Vgl. nur BAG, Urt. v. 05. 06. 2008 – 2 AZR 107/07, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 178 = NZA 2008, 1180. 162 Nach BAG, Urt. v. 19. 04. 2007 – 2 AZR 239/06, AP KSchG 1969 § 1 Krankheit Nr. 45 = NZA 2007, 1041. 163 BAG, Urt. v. 10. 10. 2002 – 2 AZR 472/01, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 44 = NZA 2003, 483, 485. 164 Grundlegend BAG, Urt. v. 20. 10. 1954 – 1 AZR 193/54, AP ArbGG 1953 § 72 Nr. 21 = NJW 1954, 1949.

78

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen jährigen Beschäftigten hingegen auf 45 entgeltfortzahlungspflichtige Arbeitstage, könnte das System dem Interesse des Arbeitgebers Vorrang einräumen.165

Darüber hinaus ließe sich erwägen, die einzelfallbezogenen Eingangsinformationen vorabbestimmten, abstrakt gewichteten Eingangsparametern zuzuordnen. Konkrete Eingangsinformationen würden hierdurch auf eine Wissensbasis treffen, die die betroffenen Interessen nach allgemeingültigen Faktoren zu gewichten weiß. Überwiegen die aggregierten bewerteten Eingangsinformationen des Arbeitnehmers die des Arbeitgebers, hätte das System von einer Kündigung abzusehen. Der Arbeitgeber könnte sich hierbei an Punkteschemata orientieren, die in Anwendung der Maßstäbe des § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG aufgestellt wurden und vom BAG unbeanstandet blieben.166 Danach könnte das Kündigungssystem die Betriebszugehörigkeit mit maximal 75 Punkten, bis zu 10 Jahren je Jahr mit 1,5 Punkten, ab dem 11. Jahr je Jahr mit 2 Punkten bewerten. Für das Lebensalter könnten bis zu 55 Punkte in Ansatz gebracht werden, wobei ein Punkt für jedes vollendete Lebensjahr eingestellt werden würde. Die Unterhaltspflichten könnten mit maximal 55 Punkten bewertet werden, wobei 5 Punkte auf jedes kindergeldberechtigte Kind und 4 Punkte auf verheiratete Arbeitnehmer entfielen. Für je 10 % Erwerbsminderung könnte zusätzlich ein Punkt berechnet werden.167

ee) Formerfordernis (1) Schriftform Ein zentrales Hindernis auf dem Weg zur Etablierung algorithmisierter Kündigungen besteht im Schriftformgebot des § 623 Hs. 1 Alt. 1 BGB.168 Danach muss die Kündigung vom Aussteller eigenhändig durch Namensunterschrift unterzeichnet werden (§ 126 Abs. 1 BGB). Die Schriftform soll Rechtssicherheit für die Vertragsparteien und eine Beweiserleichterung im Rechtsstreit bewirken.169 Die Unterschrift stellt eine unzweideutige Verbindung zwischen Erklärung und Erklärendem her, die es dem Empfänger erlaubt, zu überprüfen, wer die Erklärung abgegeben hat und ob sie echt ist.170 Das setzt freilich voraus, dass die erklärende Person 165 Verkürzt nach BAG, Urt. v. 06. 09. 1989 – 2 AZR 19/89, AP KSchG 1969 § 1 Krankheit Nr. 21 = NZA 1990, 307. 166 Einschränkend hierzu aber noch unter 3. Teil, C.IV.1.c)cc)(2)(c). 167 Nach BAG, Urt. v. 06. 07. 2006 – 2 AZR 442/05, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 82 = NZA 2007, 139; weitere Beispiele bei DDZ-Deinert, KSchG § 1 Rn. 568 ff. 168 Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993; Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56; Arnold/ Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 277; MüKoBGB/Hergenröder, KSchG § 1 Rn. 44. 169 BAG, Urt. v. 23. 02. 2017 – 6 AZR 665/15, AP InsO § 113 Nr. 27 = NZA 2017, 996 Rn. 24 m. w. N. 170 Ausf. BAG, Urt. v. 17. 12. 2015 – 6 AZR 709/14, AP BGB § 623 Nr. 10 = NZA 2016, 361, 363 Rn. 27; Urt. v. 06. 09. 2012 – 2 AZR 858/11, AP KSchG 1969 § 4 Nr. 74 = NZA 2013, 525, 526 Rn. 16.

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

79

Mitglied der Rechtsgemeinschaft ist.171 Einem KI-System, ob automatisch oder autonom ausgestaltet, wird eine derartige Anerkennung – bislang – nicht zuteil.172 Vorstellbar ist allenfalls, dass das Kündigungssystem instruiert wird, die Kündigungserklärung mit dem Namen und der elektronischen Signatur des Arbeitgebers zu versehen (§ 126a Abs. 1 BGB). Die Einhaltung der elektronischen Form genügt dem Schriftformerfordernis allerdings nicht (§ 623 Hs. 2 BGB).173 Eine vollständig automatisierte Kündigungserklärung ist, ohne dass der Arbeitgeber (bzw. ein kündigungsberechtigter Dritter) diese zumindest eigenhändig unterzeichnet, de lege lata als formnichtig zu qualifizieren (§ 125 S. 1 BGB).174 (2) Elektronische Form Wollte der Gesetzgeber den Arbeitgeber von der Obliegenheit des § 126 Abs. 1 BGB befreien, könnte er den Vorbehalt des § 623 Hs. 2 BGB aufgeben und so die Verwendung der elektronischen Form auch für die Kündigung eröffnen (§ 126 Abs. 3 BGB).175 Die Abkehr vom Schriftformerfordernis wäre allerdings mit einer nicht unerheblichen Verkürzung des Übereilungsschutzes176 verbunden.177 Diese Bedenken teilt auch der Gesetzgeber, indem er mit Blick auf die existentielle Bedeutung des Arbeitsverhältnisses festhält: „Dem wäre nicht dienlich, wenn die Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer schon nach wenigen Monaten [nach Einführung von § 126a BGB, Anm. des Verf.] bereits mit einer Öffnung für die elektronische Form konfrontiert würden, deren Warnfunktion wenigstens aus subjektiven Gründen gegenüber der Schriftform wegen ihrer langen Tradition und Verankerung im Bewusstsein der Menschen noch gewisse Nachteile hat.“178

Wie sich aus der Einlassung des Gesetzgebers ergibt, soll die Verwendung der elektronischen Form nicht per se ausgeschlossen sein. Eine Abkehr vom strengen Schriftformerfordernis zu Gunsten der elektronischen Form wird lediglich aus Rücksicht vor den (gegenwärtigen) subjektiven Empfindungen der Rechtsgemein171

Zur Nichtanerkennung der Rechtsfähigkeit der Erbengemeinschaft und dem daraus resultierenden Vertretungserfordernis im Zusammenhang mit dem Schriftformgebot vgl. BGH, Urt. v. 11. 09. 2002 – XII ZR 187/00, NJW 2002, 3389, 3391. 172 S. noch die Nachweise in 2. Teil, Fn. 250. 173 A maiore ad minus ebenso wenig die Textform; s. Vielmeier, DB 2018, 3051, 3051. 174 Aus dem Erfordernis des Unterzeichnens erwächst freilich nicht das Verbot, die Kündigungsentscheidung ihrerseits nicht dem System zu überantworten; zutr. insofern Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 165; zu den Anforderungen des Art. 22 DSGVO noch unter Teil 3. 175 So Schmidt/Traut/Stiebert/Imani/Granetzny, NZA 2021, 458, 460 f.; weitergehend Vielmeier, DB 2018, 3051, 3056: Textform; vgl. auch Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993, die unter Hinweis auf die Warnfunktion der Schriftform einer solchen Erweiterung allerdings krit. gegenüberstehen. 176 BT-Drs. 14/4987, S. 22. 177 Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993. 178 BT-Drs. 14/4987, S. 22.

80

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

schaft suspendiert. Entsprechend behält sich der Gesetzgeber ausdrücklich vor, eine Öffnung des Schriftformerfordernisses fortlaufend zu prüfen: „Eine dem neuen § 126 Abs. 3 entsprechende spätere optionale Zulassung der elektronischen Form ist dadurch nicht ausgeschlossen.“179

(3) Bewertung Bei seiner Revision wird der Gesetzgeber zu berücksichtigen haben, dass das Schriftformerfordernis, wie im Einzelnen noch zu sehen sein wird, der von Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorgetragenen Forderung nach einer notwendigen menschlichen Beteiligung i. R. d. Kündigungsentscheidung verfahrensrechtlich (wenngleich nicht hinreichend) Rechnung trägt.180 Im Übrigen dürfte die Aussicht auf vollständig automatisierte Kündigungen dem Einwand der drohenden Aushebelung des Übereilungsschutzes neues Gewicht verleihen.181 Würde der (menschliche) Arbeitgeber angesichts des Aufwands, der mit der elektronischen Signierung verbunden ist,182 noch veranlasst, seinen Kündigungsentschluss zu reflektieren,183 vermag diese „Warnung“ bei algorithmischen Systemen nicht zu verfangen.184 Die Einhaltung der Anforderungen an die elektronische Form würde für das System naturbedingt keine Veranlassung sein, den Kündigungsentschluss nochmals zu überdenken. Wie der ahnungslose Mitarbeiter würde es schlichtweg nicht verstehen (können), was es tut. Das Hinzufügen des Namens und der Rückgriff auf die elektronische Signatur des Arbeitgebers wären im Gegenteil nichts weiter als zusätzliche abstrakte Ausführungsbefehle, die das System stoisch mit algorithmischer Präzision befolgen würde. Der Gesetzgeber dürfte vor diesem Hintergrund – das Urteil sei an dieser Stelle schon vorgreifend auf Art. 22 Abs. 1 DSGVO gestattet – gut beraten sein, das Gebot des § 623 Hs. 2 BGB hinsichtlich einer (wenigstens) formellen menschlichen Beteiligung i. R. d. Kündigung nicht aufzuheben.185 d) Algorithmisiertes Arbeitszeugnis Ein weiteres Anwendungsfeld für den Einsatz technischer Entscheidungssysteme dürfte in der Generierung von Verhaltens- und Leistungsbeurteilungen zu finden sein, insbesondere in Gestalt des qualifizierten Arbeitszeugnisses (§ 109 Abs. 1 S. 3 179

BT-Drs. 14/4987, S. 22. Hierzu noch unter 3. Teil, C.IV.1. 181 Schon Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993. 182 Hierzu MüKoBGB/Einsele, BGB § 126a Rn. 3 ff. 183 Was nicht zuletzt auch dem Arbeitnehmer dient, da er so nicht (allein) darauf angewiesen sein wird, dass sich der Arbeitgeber nach Ausspruch der Kündigung eines Besseren besinnt; vgl. hiergegen aber Vielmeier, DB 2018, 3051, 3055. 184 Vgl. dagegen Schmidt/Traut/Stiebert/Imani/Granetzny, NZA 2021, 458, 460 f. 185 In diese Richtung auch Ernst, in: Klafki/Würkert, Digitalisierung und Recht, 63, 70. 180

B. Algorithmisierte Arbeitgeberentscheidungen

81

GewO).186 Mit der Verhaltensbeurteilung soll das Verhältnis des Arbeitnehmers gegenüber Mitarbeitern und Vorgesetzten sowie sein Einfügen in den betrieblichen Arbeitsablauf beschrieben werden. Durch Angaben über die Leistung des Arbeitnehmers sollen seine Fähigkeiten und Kenntnisse (Fertigkeiten, Geschicklichkeit, Sorgfalt sowie Einsatzfreude und Einstellung zur Arbeit) beurteilt werden.187 Maßgeblich sind die jeweiligen Usancen der Branche oder Berufsgruppe des betreffenden Arbeitnehmers.188 Anknüpfungspunkt für die Beurteilung sind die objektiven Anforderungen, die üblicherweise an Arbeitnehmer mit vergleichbarer Tätigkeit gestellt werden.189 Die Leistungs- und Verhaltensbeurteilung folgt in der Praxis einer im Wesentlichen standardisierten Zeugnissprache.190 Hierbei wird auf eine mittels Steigerungsindikatoren, wie verstärkenden und abschwächenden Zusätzen, gebildete Skala zurückgegriffen, deren Stufen von „sehr gut“, über „gut“ und „befriedigend“ bis hin zu „ausreichend“ und „mangelhaft“ reichen.191 aa) Algorithmisierte Leistungs- und Verhaltensbeurteilung Eingedenk dieses standardisierten Zeugnisvokabulars bedarf es keiner ausufernden Phantasie, sich auszumalen, wie ein KI-System die Einzelleistungen des Arbeitnehmers täglich erfasst und nach vorab definierten Zielgrößen (bzw. -korridoren) den Notenstufen A (übertrifft die Leistungsanforderungen in außergewöhnlichem Maße) bis G (entspricht nicht den Leistungsanforderungen) zuordnet.192 Ferner könnte das Programm die Fähigkeiten, Kenntnisse und Fertigkeiten des Arbeitnehmers nach ebenfalls vorabdefinierten Kriterien und konkreten Zielstufen einem Notenschema zuführen und so eine individuelle Bewertung der Leistung ermöglichen.193 Gleiches gilt für die Beurteilung des Verhaltens: Aus der Interaktion des Arbeitnehmers mit Mitarbeitern und Vorgesetzten könnten evidenzbasierte („objekti-

186 Das einfache Zeugnis beschränkt sich auf eine Beschreibung der Art und Dauer der Tätigkeit (§ 109 Abs. 1 S. 2 GewO); zu den Anforderungen im Detail s. BAG, Urt. v. 12. 08. 1976 – 3 AZR 720/75, AP BGB § 630 Nr. 11. 187 BT-Drs. 14/8796, S. 25. 188 Ausf. zu deren Ermittlung Gäntgen, RdA 2016, 147. 189 BAG, Urt. v. 14. 10. 2003 – 9 AZR 12/03, AP BGB § 630 Nr. 28 = NZA 2004, 842, 844. 190 Dazu Gäntgen, RdA 2016, 147, 148; Düwell/Dahl, NZA 2011, 958; vgl. die Beispiele bei Küttner/Poesche, Zeugnis Rn. 31. 191 BAG, Urt. v. 14. 10. 2003 – 9 AZR 12/03, AP BGB § 630 Nr. 28 = NZA 2004, 842, 844. 192 Vgl. BAG, Urt. 18. 08. 2009 – 9 AZR 617/08, AP BGB § 611 Personalakte Nr. 3 = NZA 2010, 115. 193 Die Verwendung bloßer „Schulnoten“ genügt indes nicht, da sie nicht über den erforderlichen Informationswert verfügen, vgl. BAG, Urt. v. 27. 04. 2021 – 9 AZR 262/20, NZA 2021, 1327, 1329 f. Rn. 19.

82

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

ve“)194 Rückschlüsse gebildet werden, die sich wiederum einer algorithmisch vermittelten Beurteilung zuführen ließen. Der Arbeitgeber könnte etwa erwägen, die interne wie externe Kommunikation nach bestimmten gewünschten Elementen zu analysieren (bspw. der Gebrauch von „wir“ statt „ich“),195 um hiervon ausgehend bestimmte Verhaltens- bzw. Ausdrucksweisen zu würdigen. Denkbar wäre aber auch die Implementierung innerbetrieblicher digitaler sozialer Netzwerke, um auf dieser Grundlage sog. Social Graph-Analysen durchzuführen:196 Mitarbeiter legen hierbei unter Angabe von Name, organisatorischer Zugehörigkeit, Adresse, ggf. Präsentation der eigenen Person und Bildern, ein digitales Profil an, um so mit anderen Mitarbeitern in Kontakt zu treten, sich über Projekte austauschen, aktuelle Dokumente miteinander zu teilen, Arbeitsfortschritte einzusehen und mit Neuigkeiten und Mitteilungen (Posts) anderer Netzwerkteilnehmer versorgt (Newsfeed) zu werden. Die Mitarbeiter können auf die jeweiligen Informationseinheiten (Dokumente, Diskussionsbeiträge etc.) reagieren, indem sie Ideen ergänzen, Lob aussprechen (like, praise) oder Beiträge anderen Netzwerkteilnehmern weiterleiten (share). Informationstechnologisch bildet jeder Mitarbeiter dabei einen sog. Knoten, die mit sog. Kanten verbunden sind. Die Kanten geben den Grad und die Art der jeweiligen Interaktion (Aktivitäten, Kommunikation) zwischen den Knoten an. Aufgrund der Beschaffenheit der zu einem Knoten führenden Kanten können Analysen im Hinblick auf Beliebtheit, Stellung, Motivation, Fleiß etc. vorgenommen werden.197

Sind nach den festgelegten Bewertungskriterien sowohl die Leistung als auch das Verhalten des Arbeitnehmers insgesamt als „gut“ zu beurteilen, könnte das KISystem diese Informationen in die folgende standardisierte Form übertragen:198 (1) „Er hat die ihm übertragenen Aufgaben stets zu unserer vollen Zufriedenheit erledigt.“ (2) „Sein Verhalten zu Vorgesetzten, Arbeitskollegen, Mitarbeitern und Kunden war vorbildlich.“

bb) Schriftform Einschränkend ist jedoch anzumerken, dass auch die Erteilung des Arbeitszeugnisses der Schriftform bedarf, während die elektronische Form ausdrücklich ausgeschlossen ist (§ 109 Abs. 1 S. 1, Abs. 3 GewO).199 Dies gelte nach Auffassung des Gesetzgebers mit Blick auf die Bedeutung des Arbeitszeugnisses insbesondere für Bewerbungen bei kleinen und mittleren Unternehmen jedenfalls bis zu dem Zeitpunkt, zu dem sich die elektronische Form in gleicher Weise wie die her194 Hierzu BAG, Urt. v. 14. 10. 2003 – 9 AZR 12/03, AP BGB § 630 Nr. 28 = NZA 2004, 842, 845, wonach sich das Zufriedenheitsurteil des Arbeitgebers nicht an seiner „subjektiven Befindlichkeit“, sondern an „objektiven Anforderungen“ zu orientieren hat. 195 Zum sog. keyword spotting s. Götz, Personalmanagement, 27. 196 Zum Folgenden Höller/Wedde, Mitbestimmungspraxis 10/2018, 9 f., 16 ff. 197 Ausf. Götz, Personalmanagement, 35 f. 198 Nach Küttner/Poesche, Zeugnis Rn. 31, und Düwell/Dahl, NZA 2011, 958. 199 Zu den Anforderungen im Einzelnen ErfK/Müller-Glöge, GewO § 109 Rn. 10.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

83

kömmliche Schriftform im rechtsgeschäftlichen Verkehr etabliert habe und sich die Möglichkeit elektronischer Bewerbungen verbreite.200 Die Parallelen zum Formvorbehalt bei der Kündigung201 liegen auf der Hand, sodass auch an dieser Stelle die Warnfunktion als Sicherstellung einer notwendigen menschlichen Beteiligung (Art. 22 Abs. 1 DSGVO) gegen eine Anerkennung der elektronischen Form in Stellung zu bringen ist.

III. Zwischenergebnis Mit dem voranstehenden Abschnitt lässt sich eine Vorstellung darüber gewinnen, welche algorithmischen Verknüpfungen zu stricken sind, um zentrale Arbeitgeberentscheidungen (oder Teile dieser Entscheidungen) auf KI-Systeme zu übertragen. Zwar bleiben die Ausführungen bewusst hinter einer vollständigen informationstechnologischen Analyse zurück. Für die nachstehende Untersuchung genügt jedoch die Annahme, dass der Arbeitgeber die Wissensbasis des Entscheidungssystems zunächst arbeitsrechtlich auszufüllen hat. Neben der algorithmischen Abbildung konkreter, höchstrichterlich behandelter Entscheidungszusammenhänge dürfte sich die abstrakte Gewichtung der Eingangsparameter (nach dem Vorbild kündigungsrechtlicher Punkteschemata) als praxisrelevanteste Methode erweisen.202

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen Ob sich das skizzierte Algorithmisierungspotential verwirklichen lässt, hängt maßgeblich davon ab, ob die dann technisch generierten Entscheidungen rechtlich ebenso anzuerkennen sind, wie wenn der Arbeitgeber sie selbst getroffen hätte. Es ist dies mit anderen Worten die Frage nach der Rechtsnatur automatisierter Entscheidungen. Konkret: Ist der Arbeitnehmer – vorbehaltlich datenschutzrechtlich vermittelter Restriktionen – verpflichtet, einer Weisung Folge zu leisten, die durch ein entsprechend programmiertes System ausgesprochen wird? Vermag die automatisierte Kündigung – ungeachtet ihrer Formwidrigkeit – rechtliche Wirkung zu entfalten und das Arbeitsverhältnis damit zu beenden? Erklärungen, wie Weisungen oder Kündigungen, bedürfen zu ihrer rechtlichen Anerkennung der Verknüpfung mit einer Rechtsperson.203 Das Instrument, das diese Verknüpfung herstellt, ist die Willenserklärung.204 Liegen deren Voraussetzungen 200

BT-Drs. 14/8796, S. 26. Dazu soeben unter B.II.2.c)ee). 202 Vgl. den Ansatz von Nink, Justiz und Algorithmen, 240 f. 203 Grundlegend BGH, Urt. v. 22. 06. 1956 – I ZR 198/54, BGHZ 21, 106 = NJW 1956, 1313; ausf. Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 64 ff. 204 Für die Weisung s. Birk, Leitungsmacht, 198 f. 201

84

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

allesamt vor, wird die Weisung bzw. Kündigung dem Arbeitgeber als verantwortlich handelnde Person normativ zugerechnet.205 Erst die Verbindung von Erklärung und Erklärendem verschafft der Entscheidung rechtliche Wirkung im Verhältnis zum Erklärungsempfänger.206

I. Unternehmerische Entscheidung des Arbeitgebers Eine solche Verknüpfung besteht auch dann, wenn zahlreiche Entscheidungen des betrieblichen Alltags nicht durch den Arbeitgeber selbst, sondern durch entsprechend instruierte Mitarbeiter getroffen werden. Pars pro toto sei an den Vorarbeiter erinnert, der dem Arbeitnehmer einen bestimmten Arbeitsplatz zuweist und im Bedarfsfall Überstunden anordnet. Seine Einbindung erfordert lediglich, dass der Arbeitgeber sein Direktionsrecht auf den Vorarbeiter „überträgt“ und ihn mit der Zuständigkeit in den betreffenden Angelegenheiten betraut.207 Rechtstechnisch erfasst wird diese Art der Delegation durch das Institut der Stellvertretung mit der Folge, dass die Willenserklärung des Vorarbeiters dem Arbeitgeber unmittelbar zugerechnet wird (§ 164 Abs. 1 S. 1 BGB).208 Ob, zu welchem Grad und unter welchen Rahmenbedingungen der Arbeitgeber sich dieser (intellektuellen) Arbeitsteilung bedient, steht grundsätzlich in seinem Belieben.209 Es sind dies Angelegenheiten der Führung und der Organisation des Betriebes, die zum Kerngehalt seiner Unternehmereigenschaft zählen (Art. 12 Abs. 1, Art. 14 Abs. 1, Art. 2 Abs. 1 GG).210 Demgemäß ist es – vorbehaltlich etwaiger Formerfordernisse – auch dem Arbeitgeber überlassen, die Mittel der Kommunikation mit seinen Beschäftigten frei zu wählen.211 Ob er dem Beschäftigten in Person gegenübertritt (oder sich hierbei durch einen Mitarbeiter vertreten lässt), ihm mündlich eine Arbeitsaufgabe zuweist, ihm ein Schriftstück über die Genehmigung des beantragten Urlaubs aushändigt, den Arbeitnehmer fernmündlich oder 205

Vgl. Neuner, BGB AT, § 30 Rn. 6 ff. Zu den rechtsgeschäftlichen Zurechnungsvoraussetzungen Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 141 ff. 207 Ausf. Birk, Leitungsmacht, 127 ff. 208 Für die Kündigung s. etwa BAG, Urt. v. 30. 05. 1972 – 2 AZR 298/71, AP BGB § 174 Nr. 1 = NJW 1972, 1877; für die Ausübung des Direktionsrechts s. nur Birk, Leitungsmacht, 166 ff. 209 Im Recht der Kapitalgesellschaften gilt die Delegation von Aufgaben hingegen als „Gebot praktischer Vernunft“, s. Möslein, ZIP 2018, 204, 208; schon Fleischer, ZIP 2003, 1, 8. Andernfalls droht die Verletzung der Pflicht zur ordnungsgemäßen Unternehmensorganisation, s. Lücke, BB 2019, 1986, 1992 m. w. N. 210 Ausf. zur verfassungsrechtlichen Verankerung der unternehmerischen Entscheidung Walker, ZfA 2004, 501, 509 ff. 211 Giesen, RW 2018, 431, 440; vgl. auch Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 31: Softwareentwicklung als „Akt autonomer Selbstgestaltung“. 206

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

85

unter Verwendung digitaler Kommunikationsmittel abmahnt – in all diesen Fällen bestehen keine durchgreifenden Zweifel an der Willenserklärung des Arbeitgebers. Wie aber gelingt die rechtliche Zuordnung einer Erklärung in Fällen, in denen die Funktion des Vorarbeiters durch ein automatisches oder gar autonomes System ausgeübt, die gegenständliche Erklärung also vollständig technisch generiert wird?212 Für die folgende Untersuchung soll der Paketzustellerfall Beispiel stehen: Der K erteilt dem Paketdienst einen Abholauftrag unter Angabe des Wunschzeittraums 13:30 bis 14:00 Uhr. Nach algorithmischer Auswertung des Einsatzplans sowie der Standorte der Paketzusteller erscheint auf dem Handscanner des Paketzustellers P die Anordnung, zwischen 13:30 und 14:00 Uhr eine Sendung bei K abzuholen. Weder der Arbeitgeber noch der dem P vorgesetzte Teamleiter haben Kenntnis von dieser Anordnung.

Ist der Erklärungsakt „des Handscanners“ im Paketzustellerfall dem Arbeitgeber wie die Willenserklärung eines (menschlichen) Stellvertreters zuzurechnen?213 Oder ist das eingesetzte Entscheidungssystem bloß ein besonderes „Erklärungswerkzeug“214 in den Händen des Arbeitgebers, dessen Erklärung ihm als Korrelat seiner unternehmerischen (Kommunikations-)Freiheit als eigene Willenserklärung zuzurechnen ist? Die Beantwortung dieser Fragen lässt, wie aufzuzeigen sein wird, spezifische Implikationen für die Sphäre des Arbeitnehmers erkennen (hierzu unter D.).

II. Zurechnung nach zivilrechtlichen Instrumenten der Arbeitsteilung Das Bedürfnis nach intellektueller Arbeitsteilung ist dem Privatrecht, wie erwähnt, nicht fremd. Im Gegenteil: Um sich der Frage nach der Zurechnung technisch generierter Erklärungen anzunähern, bietet das Zivilrecht verschiedene Anknüpfungspunkte. Neben dem bereits angesprochenen arbeitsrechtlichen „Normalfall“ der Stellvertretung werden die Qualifizierung des Systems als Bote sowie das Zurechnungsmodell der Blanketterklärung als atypischer Fall der Arbeitsteilung virulent.

212 Vgl. Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 54, die „grundsätzlich keine Einwände gegen eine ,Übertragung‘ des Direktionsrechts auf eine Maschine“ erheben (Hervorhebung im Original). 213 Vgl. Karthaus, NZA 2017, 558, 562: Direktionsrechtsausübung „wird in die Software verlagert“. 214 Vgl. Kuhn, Rechtshandlungen, 66.

86

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

1. Stellvertretung Dogmatische Grundlage der Stellvertretung ist die Repräsentationstheorie.215 Der Stellvertreter als handelnde Person gibt eine eigene Willenserklärung ab, die unter gesetzlicher Anerkennung des dahingehenden Willens des Vertretenen unmittelbar für und gegen diesen wirkt (§ 164 Abs. 1 S. 1 BGB). Das Konzept der Stellvertretung erlaubt es, dass das rechtsgeschäftliche Handeln einer Person abweichend vom Regelfall nicht dieser, sondern einer anderen Person zugeordnet wird. Der Wille des Vertreters wird mithin als Wille des Vertretenen behandelt.216 Dem Grundsatz der Privatautonomie folgend gilt dies allerdings nur, wenn und soweit sich das rechtsgeschäftliche Handeln des Vertreters innerhalb der ihm durch den Vertretenen verliehenen Vertretungsmacht bewegt.217 a) Direkte Anwendung Eine Zurechnung nach den Regeln der Stellvertretung setzt voraus, dass der Vertreter eine eigene Willenserklärung abgibt. Der Begriff der Willenserklärung beschreibt ein Verhalten, wodurch eine Person objektiv zu erkennen gibt, dass nach ihrem Willen eine bestimmte Rechtsfolge eintreten soll.218 Gemäß der Lehre vom objektiven Empfängerhorizont ist hierbei danach zu fragen, wie der Adressat der Erklärung diese verstehen durfte (§§ 133, 157 BGB).219 Die algorithmisierte Weisung gibt dem Arbeitnehmer im Paketzustellerfall zu verstehen, welche Einzelleistung sein Arbeitgeber von ihm verlangt. Für den Arbeitnehmer bestehen hieran keine Zweifel, hat der Arbeitgeber ihm den Handscanner schließlich gerade zu derartigen Zwecken überlassen. Aus Sicht des Arbeitnehmers ist die Erklärung folglich so zu verstehen, dass sie auf die Herbeiführung einer bestimmten Rechtsfolge gerichtet ist, namentlich auf die verbindliche Festlegung seiner Leistungspflicht in der konkreten Situation. Technisch generierte Erklärungen erfüllen damit den objektiven Tatbestand der Willenserklärung.220

215 Dazu und zu den abweichenden Theorien betreffend die handelnde Person s. Bork, AT, § 30 Rn. 1294 ff. 216 Neuner, BGB AT, § 49 Rn. 2. 217 Neuner, BGB AT, § 49 Rn. 6. 218 S. nur Bork, AT, § 15 Rn. 566. 219 Vgl. BAG, Urt. v. 11. 04. 2018 – 4 AZR 119/17, AP TVG Bezugnahme auf Tarifvertrag Nr. 143 = NZA 2018, 1273, 1276 Rn. 49. 220 S. auch Pieper, DSRITB 2016, 971, 979; Borges, Verträge im elektronischen Geschäftsverkehr, 194; Kuhn, Rechtshandlungen, 70; ferner Keßler, MMR 2017, 589, 592.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

87

aa) Willensbildung Der innere (subjektive) Tatbestand einer Willenserklärung fragt darüber hinaus nach dem tatsächlich Gewollten.221 Unterschieden wird zwischen dem Willen, ein Erklärungszeichen zu setzen (Handlungswille), dem Willen, eine rechtlich relevante Erklärung abzugeben (Erklärungsbewusstsein), sowie dem Willen, eine bestimmte Rechtsfolge herbeizuführen (Geschäftswille).222 Das Konzept der Willenserklärung geht also davon aus, dass der Erklärende zur Bildung eines „Willens“ fähig ist. Dem Zivilrecht liegt – ausweislich der §§ 104 ff., §§ 119 ff. BGB – die Annahme zugrunde, dass der Mensch (§ 1 BGB) seine rechtlichen Angelegenheiten im Grundsatz selbstbestimmt223 zu regeln weiß.224 Dem Menschen wird, anders gewendet, die Fähigkeit zur Bildung eines Willens von Seiten der Rechtsordnung qua Menschsein unterstellt;225 in den Worten des BVerfG: Die Rechtsordnung „setzt die Eigenverantwortung des Menschen voraus, der sein Handeln selbst bestimmt und sich kraft seiner Willensfreiheit zwischen Recht und Unrecht entscheiden kann. Dem Schutz der Menschenwürde in Art. 1 I GG liegt die Vorstellung vom Menschen als einem geistig-sittlichen Wesen zu Grunde, das darauf angelegt ist, sich in Freiheit selbst zu bestimmen und zu entfalten.“226

Die Annahme einer derart unbedingten227 menschlichen Freiheit wird man unter Berücksichtigung neurowissenschaftlicher Erkenntnisse228 freilich auf die Fähigkeit des menschlichen Gehirns zu konkretisieren haben,229 neurophysiologisch vermittelten Kausalitäten „kausalitätsselektierende Maßnahmen“ entgegenzusetzen.230 Die Annahme menschlicher Freiheit verlangt demnach nicht die völlige Indetermi221

Neuner, JuS 2007, 881, 883. Neuner, BGB AT, § 32 Rn. 1. 223 Der Begriff soll mit Neuner, AcP 218 (2018), 1, 4 f., sowohl die Handlungsfreiheit als bloße Kausalität zwischen Wille und Handlung, die Willensfreiheit als Fähigkeit zur Reflexion und Selbstkontrolle als auch die Entscheidungsfreiheit als Fähigkeit zur konkreten Willensbildung umfassen. 224 Ausf. Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 43, 45 f. 225 Hierzu auch Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 119, 129. 226 Zum strafrechtlichen Schuldprinzip vgl. BVerfG, Beschl. v. 15. 12. 2016 – 2 BvR 2735/ 14, BVerfGE 140, 317 = NJW 2016, 1149, 1153 Rn. 54; Urt. v. 19. 03. 2013 – 2 BvR 2628/10, BVerfGE 133, 168 = NJW 2013, 1058, 1059 Rn. 54; Urt. v. 30. 06. 2009 – 2 BvE 2/08 u. a. (Lissabon), BVerfGE 123, 267, 413 = NJW 2009, 2267, 2289 Rn. 364. 227 Dem Zivilrecht liegt ein graduelles Verständnis der Willensfreiheit zugrunde, wie sich etwa an den hierarchisch angeordneten Begriffen des „natürlichen Willens“ (§ 1906a Abs. 1, 4 BGB) und des „freien Willens“ (§ 1896 Abs. 1a BGB) zeigen lässt, ausf. Neuner, AcP 218 (2018), 1, 12 ff. 228 Ausf. Merkel, Willensfreiheit, 30 ff. 229 S. aber Neuner, BGB AT, § 10 Rn. 12: Willensfreiheit ist „eine rein (nachträgliche) Illusion“. 230 Seidel, NJOZ 2009, 2106, 2109; ausf. ders., Das ethische Gehirn, 71 ff., 80 ff., 89 ff., wonach das menschliche Gehirn die äußeren Einflüsse aufgrund persönlicher Bewertungen, angeborener Bedürfnisse und seiner Denkfähigkeiten zu modulieren wisse. 222

88

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

niertheit des Menschen,231 wie sie etwa der Begriff der „Willensfreiheit“ suggeriert. Ihr genügt das bloße Freisein von pathologischen Umständen, die „kausalitätsselektierenden“ Normalfunktionen entgegenstehen.232 Durchgreifende Zweifel an dieser Annahme bestehen im Übrigen deshalb nicht, weil, wie Neuner betont, neurophysiologische Erkenntnisse allenfalls erklären können, welche chemisch-physischen Gesetzmäßigkeiten der Gehirnaktivität zugrunde liegen. Wie aber letztlich „Gehirn und Geist zusammenwirken“, bedarf nach wie vor der (rechts-)philosophischen Reflektion. Zwar komme man dabei, wie Schuhr anmerkt, nicht umhin anzuerkennen, dass zwischen der aktuellen Handlung und früheren, in der Außenwelt manifestierten Handlungen ein Abhängigkeitsverhältnis bestehe.233 Doch ließen sich Handlungen nicht vollständig aus diesen externen Umständen ableiten. Dieser Einsicht trage das Konzept einer „bedingten“234 Willensfreiheit als „technische Annahme“ zur Füllung einer „argumentativen Leerstelle“ hinreichend Rechnung.235 bb) Algorithmische Willensbildung (1) Automatische Systeme Geht man von diesem (pragmatischen) Verständnis der Willensfreiheit aus, rückt die Frage in den Mittelpunkt, ob sich dieses Konzept nicht auch auf automatische, jedenfalls aber auf autonome Systeme übertragen ließe.236

231 Wovon auch die verfassungsrechtlichen Grundlagen der Freiheit nicht ausgingen, so Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 45, 46 f., 54 f., in Bezug auf Kant: „Allein das ,vernünftige Wesen‘ handelt regelmäßig frei. Der Mensch ist nur eine degenerierte Abwandlung solcher Wesen“ (Hervorhebung im Original). Die Vorstellung von einem indeterminierten menschlichen Verhalten sei demnach „unglücklich“ (dort Fn. 29). 232 Vgl. Cording/Roth, NJW 2015, 26, 27. Ein streng deterministisches Verständnis nimmt demgegenüber an, dass – verkürzt gesagt – jeder Wirkung eine neurophysiologische Ursache zugrunde liege, wobei die menschliche Handlung nichts weiter als eine notwendige Fortsetzung einer vorabdefinierten Kausalitätskette darstelle, ohne dass der Mensch hierüber frei bestimmen könne; ausf. Neuner, AcP 218 (2018), 1, 8 ff. m. w. N. 233 Vgl. Bieri, Handwerk der Freiheit, 230, der hervorhebt, dass ein vollständig „unbedingt freier“ Wille i. Erg. auch eine gänzliche Losgelöstheit von Körper, Charakter, Gedanken und Empfindungen, Phantasien und Erinnerungen des Einzelnen beanspruchen müsse, sodass kaum noch vom Willen eben dieser Person gesprochen werden könne. 234 Eingehend Neuner, AcP 218 (2018), 1, 10 f. 235 Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 45, 73 m. w. N.; vgl. aber Neuner, BGB AT, § 10 Rn. 14: „Geschützt wäre dann eben nicht die Freiheit, sondern die Illusion, nicht der Wille, sondern die Handlung“. 236 Gemeint ist ein „Korrelat zum menschlichen Willen“, wie Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 119, 125, präzisiert, was nicht als Gleichsetzung von Mensch und Maschine verstanden werden soll. Eingehend zu diesem letzten Aspekt Neuhäuser, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 23, 35 ff. m. w. N.: in Ermangelung einer „Intentionalität höherer Stufe“ könne die Maschine kein „konstitutives Mitglied der moralischen Gemein-

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

89

Das Verhalten algorithmischer Systeme beruht auf ihrer Wissensbasis. Deren Ausgestaltung geht auf die Programmierung durch den Menschen zurück. Die Programmierung ihrerseits markiert – nach hiesigem Verständnis – das Ergebnis „kausalitätsselektierender“ Geistestätigkeiten auf Seiten des Menschen. Da automatische Systeme von diesen Vorgaben nicht abweichen können, ist zu konstatieren, dass ihr Entscheidungsverhalten abschließend in ihrer Wissensbasis angelegt ist. Anders als der Mensch vermögen sie darüber hinaus keine korrigierenden („kausalitätsselektierenden“) Maßnahmen von sich aus, d. h. in unvorhersehbarer Abweichung von ihrer strengen Wissensbasis, zu ergreifen.237 Durch seine Programmierung wirkt auf das automatische System stattdessen ein derart „unwiderstehlicher äußerer Zwang“,238 der der Annahme eines eigenen Entscheidungsverhaltens prinzipiell entgegensteht.239 (2) Autonome Systeme Autonome Systeme sind nach ihrer technischen Konstitution in der Lage, ihre Wissensbasis fortlaufend anzupassen, ohne dass es hierzu einer abschließenden Programmierung durch den Menschen bedarf. Ihr Verhalten lässt sich für Nutzer und Programmierer weder im Detail vorhersehen, noch lassen sich die Regeln ihres Verhaltens im Rückblick vollständig rekonstruieren. Die Annahme eines durch ihre Programmierung vermittelten „unwiderstehlichen äußeren Zwanges“, der wertungsmäßig der Annahme eines eigenen Handelns entgegenstünde, vermag vor diesem Hintergrund wenig zu überzeugen.240 Im Gegenteil: Stellt man mit Schuhr auf die (selbst bei Zugrundelegung deterministischer Handlungsmodelle) verbleibende „Unerklärbarkeit“ menschlicher Handlungen ab, öffnet sich die Möglichkeit, in dem Verhalten autonomer Systeme eine vergleichbare „Unerklärbarkeit“ zu identifizieren. Wenn sich das Verhalten autonomer Systeme etwa nur noch allgemein unter Anwendung mathematischer

schaft“ sein; ferner Calo, Calif. L. R. 103 (2015), 513, 539: „Little is gained, and much is arguably lost, by pretending contemporary robots exhibit anything like intent“. 237 Hierzu auch v. Ungern-Sternberg, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.9 Rn. 47; ähnlich Reichwald/Pfisterer, CR 2016, 208, 211: keine „echten ,bewussten‘ Entscheidungen“ (Hervorhebung im Original). 238 Hierzu Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 119, 126 f. 239 Anders ließe sich argumentieren, würde man von einem vollständig determinierten menschlichen Verhalten ausgehen. Zwar würde die Ausgestaltung des Systems auch dann auf der Programmierungstätigkeit des Menschen beruhen. Doch würden diese Tätigkeiten durch den seinerseits determiniert handelnden Menschen innerhalb derselben physiologischen Kausalkette vorgenommen. Die Determination von Mensch und Maschine würde hiernach in derselben naturgesetzlichen Quelle wurzeln, sodass eine unterschiedliche Betrachtung ihrer „Freiheit“ kaum überzeugen dürfte. 240 In diese Richtung letztlich Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 119, 126 f.; die Fähigkeit zur Willensbildung bejahend Mayinger, Die künstliche Person, 64 ff.

90

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Axiome,241 nicht aber die konkrete Handlung sich erklären lasse, dränge sich eine Parallele zum menschlichen Verhalten auf,242 das dem Konzept der „bedingten“ Willensfreiheit als Referenzpunkt, wie gesehen, genüge.243 Insbesondere störe sich die Annahme der Willensfreiheit nicht daran, dass der Mensch an sich fähig sein solle, seinen Körper willentlich zu steuern, ohne aber im Einzelnen erklären zu können, wie sein Wille den Körper bestimme.244 cc) Fehlende Anerkennung als Rechtsperson Wollte man dem autonomen System unter Hinweis auf die dem Menschen vergleichbare Unerklärbarkeit seines Entscheidungsverhaltens – ohne diesen Diskurs an dieser Stelle weiterführen zu können245 – ebenso die Fähigkeit zur Bildung eines eigenen „Willens“ unterstellen,246 könnte die Schlussfolgerung naheliegen, die technisch generierte Erklärung dem Arbeitgeber als dann fremde „Willenserklärung“ gemäß § 164 Abs. 1 S. 1 BGB zuzurechnen. Das aber setzt voraus, dass das autonome System überhaupt „Vertreter“ i. S. d. § 164 BGB sein kann. Vertreter, darüber erhellt § 165 BGB, kann nur sein, wer geschäftsfähig ist.247 Geschäftsfähig ist wiederum nur, wer auch rechtsfähig ist (vgl. § 1 BGB).248 Doch anders als dem Menschen,249 fehlt es autonomen Systemen (bislang)250 an einer solch funktionalen251 241 Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 45, 64 ff., zeigt diesen Zusammenhang an dem Gedankenkonstrukt des Auswahlaxioms: Dieses dient der Mathematik als logische Voraussetzung ableitbarer Konsequenzen, ohne dass aber die Voraussetzungen des Auswahlaxioms selbst überprüfbar sind. Dem Auswahlaxiom liegt die Vorstellung von beliebig vielen, beliebig großen Mengen mit mindestens einem Element zugrunde. Davon ausgehend formuliert es die Annahme, dass es jederzeit eine Funktion gebe, die jeder dieser Menge eines ihrer Elemente zuordne. Aufgrund der Unendlichkeit der Möglichkeiten und Anzahl der Mengen ist diese Zuordnung durch Menschen a priori nicht möglich. 242 Vgl. Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43, die auf die Fähigkeit, das eigene Verhalten zu kontrollieren und zu beherrschen, abstellen; in diese Richtung auch Gruber, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 133, 152. 243 Vgl. auch Teubner, ZfRSoz 2006, 5, 12. 244 Zum Ganzen Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 45, 68. 245 Insbesondere hätte man sich dazu zu verhalten, wo – fernab der hier bloß zweckdienlichen Arbeitsdefinitionen – die Grenze zwischen bloß automatischen und autonomen Systemen konkret verläuft. 246 S. nur Mayinger, Die künstliche Person, 64 ff. 247 Hierzu Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 130: „Das Gesetz geht davon aus, dass auch der Stellvertreter eine bewußt und selbstverantwortlich handelnde Person ist, die den Vertretenen repräsentiert. § 165 ist nur ein Ausdruck davon“. 248 Lehmann, AcP 207 (2007), 225, 226. 249 Der Befehl zur Anerkennung des Menschen als Rechtsperson folgt aus Art. 1 Abs. 1 GG, ausf. Kersten, ZfRSoz 2017, 8, 10 ff.; prägnant BeckOK GG/Hillgruber, GG Art. 1 Rn. 13: „Würde haben bedeutet, Rechtssubjekt zu sein“; diff. Fischer-Lescano, ZUR 2018, 205, 207: „Mensch sein ist eine hinreichende, aber keine notwendige Bedingung für die Rechtspersönlichkeit“.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

91

Anerkennung252 als Rechtsperson.253 Im Paketzustellerfall fehlt es dem Handscanner also bereits an der konstitutionellen Voraussetzung, Vertreter zu sein.254 Das Erklärungsverhalten des eingesetzten Systems kann dem Arbeitgeber daher nicht im Wege der Stellvertretung zugerechnet werden.255 b) Analoge Anwendung Mit Blick auf den fortschreitenden technologischen Fortschritt lässt sich erwägen, die Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine wenn nicht in direkter, sodann

250 Die Diskussion um die sog. „elektronische Person“ sei hier bloß überblicksartig nachgezeichnet: für eine Anerkennung allen voran Mayinger, Die künstliche Person, 166 ff., 239 ff.; Beck, AJP/PJA 2017, 183, 186 ff.; dies., in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung, 239, 255 f.; Kersten, ZfRSoz 2017, 8, 14 ff.; ders., JZ 2015, 1, 7; Matthias, Automaten, passim; für „Teilrechtsfähigkeit“ Teubner, AcP 218 (2018), 155, 181 f.; vgl. schon ders., ZfRSoz 2006, 5, 16 f., 29 f.; Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43 f.; Schirmer, JZ 2016, 660, 663 f.: „[Technische Systeme] sind insoweit rechtsfähig, wie es zweckmäßig ist […]“; ders., JZ 2019, 711, 712 ff., 717, dort „§ 90b BGB“; Gruber, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 133, 155 ff.; abl. Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes, 120; Linke, MMR 2021, 200, 203; Heckelmann, NJW 2018, 504, 506; Paulus/Matzke, ZfPW 2018, 431, 441; Krupar, DSRITB 2017, 275, 284; Ebers, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 3 Rn. 76: mangels Lokalisierung und Beständigkeit der KI; jedenfalls bis auf Weiteres Spindler, JZ 2016, 805, 816; wohl auch Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 307, 307 f.; ferner Eidenmüller, ZEuP 2017, 765, 775 f.: „treating robots like humans would dehumanize humans, and therefore we should refrain from adopting this policy“; klassisch Savigny, System des heutigen römischen Rechts II, 2: „Jeder einzelne Mensch, und nur der einzelne Mensch, ist rechtsfähig“; vgl. aus soziologischer Sicht etwa Fitzi, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung, 377, 394: Selbst wenn KI-Systeme juristisch anerkannt werden würden, sei fraglich, ob das System auch zu einem gleichberechtigten Partner der sozialen Interaktion aufsteige, schließlich sei zu berücksichtigen, dass die kommunikative Oberfläche des Systems bloß eine „Maske [darstellt], hinter der sich eine Schar von natürlichen Personen versteckt“. 251 Hierzu Klingbeil, JZ 2019, 718, 721; s. auch Teuber, ZfRSoz 2006, 5, 11: Die Personifizierung nicht-menschlicher Entitäten erweise sich als Strategie, mit der Ungewissheit aus der Begegnung mit diesen umzugehen. 252 Zu diesem Erfordernis s. Teubner, AcP 218 (2018), 155, 170 f.; ders., ZfRSoz 2006, 5, 27, 29 f.; Lehmann, AcP 207 (2007), 225, 229. 253 Zum Verhältnis von Rechtspersönlichkeit und Rechtsfähigkeit Klingbeil, AcP 217 (2017), 849, 859. 254 Unklar Wildhaber, ZSR 2016, 315, 331, die für das schweizerische Recht notiert, dass es für die Kündigung „Handlungsfähigkeit“ i. S. d. Art. 12 Schweizerisches Zivilgesetzbuch (ZGB) bedürfe, mit Blick auf die Weisung eines KI-Systems insofern aber keine Bedenken äußert. 255 Ebenso Grapentin, Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten, 87 f., 93 f.; Schiefer/Worzalla, DB 2019, 1904, 1905; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 991; Mayinger, Die künstliche Person, 70; Bräutigam/ Klindt, NJW 2015, 1137, 1137 f.; Cornelius, MMR 2002, 353, 354; Kuhn, Rechtshandlungen, 65; so wohl auch (noch) Specht, Diktat der Technik, 46 f.; dies./Herold, MMR 2018, 40, 43.

92

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

wenigstens in analoger Anwendung der Stellvertretungsregeln nachzuvollziehen.256 Immerhin, so ließe sich nach dem Vorstehenden argumentieren, komme jedenfalls das Verhalten autonomer Systeme dem des Menschen so nahe („Unerklärbarkeit“), dass Wertungsunterschiede nicht mehr auszumachen seien.257 aa) Planwidrige Gesetzeslücke Eine analoge Anwendung setzt eine planwidrige Gesetzeslücke voraus.258 Wie gesehen erfassen die Stellvertretungsregeln das Erklärungsverhalten algorithmischer Systeme als Gegenstand der Zurechnung nicht. Mithin gibt es offenbar259 keine Norm, die den Fall intellektueller Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI-System regelt. Für die Annahme einer Planwidrigkeit wird es ferner für ausreichend erachtet, wenn der Gesetzgeber eine Gesetzeslücke im Zeitpunkt des Normerlasses260 noch gar nicht sehen konnte, da sich diese erst nachträglich ergeben hat.261 So hat man zwar zu notieren, dass das Stellvertretungsrecht sich dem Primat des menschlichen Willens verpflichtet fühlt. Diese Wertung, so ließe sich nicht zuletzt unter Hinweis auf die europäischen Bestrebungen hinsichtlich des Status „immer ausgeklügelterer Roboter“262 erwägen, erscheint zunehmend apodiktisch.263 bb) Normzweck und Interessenlage Im Mittelpunkt steht daher die Frage, ob die Interessenlage im geregelten Fall der des nicht geregelten Falls entspricht. Überdies darf die analoge Anwendung der

256 Befürwortend Keßler, MMR 2017, 589, 592; Schirmer, JZ 2016, 660, 664; Teubner, AcP 218 (2018), 155, 181 ff.; ders., ZfRSoz 2006, 5, 16 f.; in diese Richtung auch Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43; Gruber, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 133, 152; abl. Bräutigam/Klindt, NJW 2015, 1137, 1138; Spindler, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, § 164 Rn. 12.; ders., JZ 2016, 805, 816; Mayinger, Die künstliche Person, 70 ff.; Cornelius, MMR 2002, 353, 355; Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550; Kuhn, Rechtshandlungen, 65; bereits Möschel, AcP 186 (1986), 187, 196. 257 Vgl. Keßler, MMR 2017, 589, 592: Aus objektiver Sicht dürfe es keinen Unterschied machen, ob das System menschliche Denkvorgänge bloß simuliert oder „selbstständig denkt“. 258 Larenz, Methodenlehre, 365 ff., 373. 259 Dies wird noch zu untersuchen sein, soll an dieser Stelle aber zunächst unterstellt werden. 260 Anders Mayinger, Die künstliche Person, 70 f., die gegen die Annahme einer Planwidrigkeit die fortwährende Untätigkeit des Gesetzgebers ins Feld führt. 261 Bork, AT, § 3 Rn. 144. 262 Vgl. 1. Teil, Fn. 34. 263 Vgl. Grapentin, Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten, 94; Günther, Roboter und rechtliche Verantwortung, 53; ferner Matthias, Automaten, 45 ff.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

93

Stellvertretungsregeln ihrem Zweck nicht zuwiderlaufen.264 Die Stellvertretungsregeln sorgen für einen Ausgleich der Interessen des Vertreters, des Vertretenen und des Erklärungsempfängers. Soll die Rolle des Vertreters nunmehr durch ein KISystem ausgefüllt werden, bleibt dies nicht ohne Auswirkungen für die vorgenannten Interessen. Gibt das System – um den offenkundigsten Einwand zu skizzieren265 – eine Erklärung ab, ohne dass der Erklärungsinhalt von der ihm im Wege seiner Programmierung erteilten „Vertretungsmacht“ gedeckt ist, hängt die Wirksamkeit des Rechtsgeschäfts von der Genehmigung des Vertretenen ab (§ 177 Abs. 1 BGB). Diese Schwebesituation ist aus Sicht des Erklärungsempfängers grundsätzlich deshalb interessengerecht, weil er sich im Versagensfall jedenfalls an dem vermeintlichen Vertreter schadlos halten kann (§ 179 Abs. 1 BGB).266 Wie aber lässt sich das Vertrauen des Erklärungsempfängers darin, dass die technisch generierte Erklärung dem Vertretenen zugerechnet wird, in einer dem Regelungsgehalt des § 179 Abs. 1 BGB gerecht werdenden Weise effektiv schützen, wenn es dem System seinerseits an einer eigenen Haftungsmasse fehlt?267 Fernab dieser – ggf. bloß temporären – Bedenken steht einer analogen Anwendung die Überlegung entgegen, dass das Verhältnis des Arbeitgebers zu seinem technischen „Vertreter“ allein durch algorithmische Merkmale gekennzeichnet ist. Diese Beziehung unterscheidet sich eklatant von der Verbindung zu einem menschlichen Vertreter.268 Während das KI-System – aller „Unerklärbarkeit“ zum Trotz – bloß innerhalb seiner syntaktischen Programmierung funktioniert, ist die Beziehung des Arbeitgebers zum Vorarbeiter durch ein vielfältiges Interessen- und Pflichtengeflecht geprägt: Während der Vorarbeiter ein eigenes erhebliches Interesse 264

Dazu im Einzelnen Bork, AT, § 3 Rn. 145. Ausf. Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 131 f. 266 MüKoBGB/Schubert, BGB § 179 Rn. 1. 267 Hierzu Spindler, in: FS Canaris, 709, 713; Wendehorst/Grinzinger, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 4 Rn. 34; Cornelius, MMR 2002, 353, 355; Günther, Roboter und rechtliche Verantwortung, 54; Kuhn, Rechtshandlungen, 65; Sosnitza, CR 2016, 764, 766; Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550; s. auch Fitzi, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung, 377, 393: Haftungssumme als Mindestvoraussetzung der „sozialen Anerkennung“; ähnlich Mayinger, Die künstliche Person, 72. Insofern sprechen entgegen Keßler, MMR 2017, 589, 592, auch Verkehrsschutzgesichtspunkte nicht zwingend für eine analoge Anwendung. Auch Teubner, AcP 218 (2018), 155, 184 f., gesteht, dass eine Eigenhaftung des Systems mangels Eigenvermögen nur de lege ferenda möglich sei. Bis dahin komme eine Haftung nur aufgrund eines sorgfaltswidrigen Handelns des Vertretenen in Betracht. Letzteres dürfte allerdings mit der Wertung der alternativen Rechtsfolge der § 177 Abs. 1 BGB und § 179 Abs. 1 BGB (verschuldensunabhängige Haftung) kaum vereinbar sein. Ähnliche Vorbehalte sind dem Vorschlag von Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43 f., entgegenzuhalten, wonach eine dem Minderjährigenrecht nachempfundene Regelung in entsprechender Anwendung des § 179 Abs. 3 BGB eine Eigenhaftung des Systems bereits kategorisch ausschließen solle; ergänzend Specht, Diktat der Technik, 46: Das System solle sich dem Vertragspartner zu erkennen geben. 268 So auch die Beobachtung von Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 132. 265

94

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

daran hat,269 dass sich seine Weisungen als beanstandungsfrei erweisen,270 kennt das syntaktisch arbeitende System das Haben eigener Interessen schon gar nicht.271 Während der menschliche Vertreter durch die Aussicht darauf, dem Geschäftsgegner möglicherweise selbst haften zu müssen (§ 179 Abs. 1 BGB), psychologisch dazu angehalten wird, die Voraussetzungen seines Handelns, insbesondere in unvorhergesehenen Situationen,272 sorgfältig zu prüfen,273 so verfängt diese normative Ansprache beim bloß fremdnützig274 agierenden System gerade nicht. Das KI-System handelt – entgegen § 165 BGB275 – ohne ein (wenigstens rudimentäres) Bewusstsein für die Bedeutung der Vertreterhandlungen in der Rechtswirklichkeit. Es entwickelt ebenso wenig eine „Kenntnis“ (§ 166 Abs. 1 BGB) im Sinne eines semantischen Verständnisses, wie das „Kennenmüssen bestimmter Umstände“ in seiner Person versagt.276 Diese unter Einsatz algorithmischer Systeme sich einstellende Verständnis- und Interessenlosigkeit in der Position des Vertreters lässt eine analoge Anwendung der Stellvertretungsregeln auf die rechtliche Zuordnung automatisierter Willenserklärungen nicht zu.277 c) Zwischenergebnis Algorithmische Erklärungen stellen keine rechtlich anzuerkennenden eigenen Willenserklärungen des Systems dar. Sie können dem Arbeitgeber weder in direkter noch in analoger Anwendung der §§ 164 ff. BGB zugerechnet werden.

269 Zur Notwendigkeit von Eigeninteresse für die Anerkennung als Rechtsperson s. Reuter, AcP 207 (2007), 673, 680. 270 Kommt er seinen organisatorischen Verantwortlichkeiten gewissenhaft nach, profiliert er sich möglicherweise gar für höhere Aufgaben (Meister). Bei (wiederholtem) Fehlverhalten hingegen drohen ihm selbst arbeitsrechtliche Sanktionen (Versetzung, Abmahnung, Kündigung); vgl. auch Birk, Leitungsmacht, 171. 271 Verlässt der ahnungslose Mitarbeiter das Büro, fehlt es dem Büro (vulgo: dem System) wie schon dem Chinesischen Zimmer an dieser biologisch-chemisch vermittelten Ich-Perspektive. 272 Hierzu Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 131. 273 Immerhin weist das Stellvertretungsrecht – ausweislich § 179 Abs. 1 BGB – dem Vertreter das Risiko zu, dass es ihm an einer entsprechenden Vertretungsmacht fehlt. 274 Auch Teubner, AcP 218 (2018), 155, 162. 275 S. schon 2. Teil, Fn. 247. 276 Anders ließe sich das nur sehen, wenn im Geiste einer „innovationsfreundlichen“ Auslegung der Unterschied zwischen Syntax und Semantik geleugnet und „die Verarbeitung der Information“ durch das System mit dem „Verstehen“ von Informationen gleichsetzt wird; so Linke, Digitale Wissensorganisation, 142, 151 f. 277 Offen Wendehorst/Grinzinger, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 4 Rn. 34; a. A. Linke, MMR 2021, 200, 204.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

95

2. Botenschaft Einen alternativen Ansatzpunkt könnte die Einordnung des Systems als Erklärungsbote bieten.278 Denn anders als der Stellvertreter bildet der Erklärungsbote keinen eigenen Willen, sondern übermittelt bloß eine fremde Willenserklärung, deren mögliche Fehlübermittlung der Erklärende zu verantworten hat (§§ 120, 122 BGB). Dies ist deshalb gerechtfertigt, weil es der Erklärende ist, der in den Genuss der mit dem Einsatz einer Vermittlungsperson verbundenen Vorzüge kommt: wie etwa die zeitnahe Übermittlung seiner Willenserklärung.279 Vergleichbare Vorzüge genießt auch der Arbeitgeber, wenn dieser sich unter Einsatz algorithmischer Systeme nicht mehr mit den Einzelheiten der Willenserklärung, d. h. mit der Festlegung ihres konkreten Inhalts, auseinanderzusetzen hat. Die Bestimmung des potentiellen Inhalts würde vielmehr in die Programmierung vorverlagert. Das System würde den konkreten Inhalt der Willenserklärung eigenständig festlegen und diese dem Arbeitnehmer übermitteln.280 Der Arbeitgeber würde sich hierdurch indes nicht nur aus der Phase der Übermittlung seiner „fertigen“ Willenserklärung zurückziehen, sondern auch die der Übermittlung vorgelagerte Bildung eines (seines) konkreten Willens dem Programm überlassen.281 Das aber bedeutet nicht weniger, als dass das System, ob automatisch oder autonom agierend, keine „fertige“ Willenserklärung übermittelt, sondern den konkreten „Willen“ erst überhaupt bildet. Insbesondere gibt dieser objektiv vernehmbare „Wille“, anders als es die Botenschaft nahelegt, nicht einen solchen „Willen“ wieder, der einem unter Würdigung der Einzelumstände konkreten (menschlichen) Willensbildungsprozess entsprungen ist. Auch die Botenschaft versagt daher als Mittel für die Zurechnung einer technisch erzeugten Willenserklärung.282 3. Blanketterklärung Der Einsatz algorithmischer Systeme im Prozess der Willensbildung könnte schließlich als atypischer Fall der Arbeitsteilung nach den Grundsätzen über die Blanketterklärung zu beurteilen sein.283 Die Blanketterklärung beschreibt den Fall, 278

Statt aller Keßler, MMR 2017, 589, 592. Vgl. BeckOGK/Rehberg, BGB § 120 Rn. 4.1. 280 Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550. 281 Vgl. Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 133; Kuhn, Rechtshandlungen, 66; bereits Möschel, AcP 186 (1986), 187, 196. 282 So auch Grapentin, Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten, 89; Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43; Mayinger, Die künstliche Person, 73 f.; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 991; Sosnitza, CR 2016, 764, 766; Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550; Kuhn, Rechtshandlungen, 66; Cornelius, MMR 2002, 353, 355. 283 So Schiefer/Worzalla, DB 2019, 1904, 1905; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992; Sester/ Nitschke, CR 2004, 548, 550; vgl. auch Paulus, JuS 2019, 960, 965; umfassend Günther, 279

96

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

dass ein Dritter vom Unterzeichnenden ermächtigt wird, dessen bewusst unvollständig gelassene („unfertige“) Erklärung um deren Inhalt mit rechtlich erheblicher Wirkung zu vervollständigen. Dadurch, dass der Dritte selbst über den Inhalt der Willenserklärung befindet, scheidet eine Einordnung als Bote aus, mag eine derartige Einordnung aus Sicht des Empfängers auch naheliegen. Gleichzeitig gibt der Aussteller durch seine Unterschrift zu erkennen, dass die vom Dritten inhaltlich vervollständigte Willenserklärung seine eigene Willenserklärung sein soll. Der Dritte gibt also keine eigene Willenserklärung ab, sodass eine Einordnung als Stellvertreter ebenfalls ausscheidet.284 Für eine Zurechnung nach den Grundsätzen der Blanketterklärung spricht zunächst, dass auch die technisch generierte Erklärung angesichts der vorausgehenden Programmierung des Systems und der nachfolgenden Bildung und Übermittlung der Erklärung als ein Phänomen zeitlich aufeinanderfolgender Teiloperationen anzusehen ist.285 Ferner ließe sich in der Programmierung ein Äquivalent zur Unterschrift und Ermächtigung bei der Blanketterklärung erblicken.286 Nicht genug: Wenn schon der selbstbestimmte (menschliche) Blankettnehmer eine Zurechnung für und wider den Blankettgeber vermittelt, so liegt der Gedanke nahe, muss selbiges erst recht für ein programmiertes System gelten.287 Immerhin dürfte der Arbeitgeber durch die Programmierung – allen voran eines schlicht automatischen Systems – über weitaus größere Einflussmöglichkeiten auf den endgültigen Inhalt der Erklärung verfügen, als es die (bloß) disziplinierende Wirkung seiner Vertragsbeziehung gegenüber dem Vorarbeiter verspricht.288 Dieser – an sich Beifall verdienenden – Deutung steht allerdings die systematische Verortung der Blanketterklärung zwischen Botenschaft und Stellvertretung entgegen.289 Würde ein KI-System als Blankettnehmer qualifiziert, würde übersehen, dass dessen Handlung nicht bloß im tatsächlichen Bereich stattfindet.290 Wollte man Gegenteiliges mit einem Verweis auf die Botenschaft zu zeigen versuchen,291 würde darüber hinweggesehen, dass der Blankettnehmer durch die Bestimmung des Inhalts der Willenserklärung nicht bloß eine fremde „fertige“ Willenserklärung übermittelt. Roboter und rechtliche Verantwortung, 54 ff., ähnlich bereits Redeker, NJW 1984, 2390, 2392; Köhler, AcP 182 (1982), 126, 134. 284 Zur dogmatischen Einordnung der Blanketterklärung s. etwa Bork, AT, § 34 Rn. 1644 ff.; ausf. G. Fischer, Blanketterklärung, 9 ff. 285 Schon Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 135. 286 Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992. 287 Vgl. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 45; Grapentin, Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten, 92; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992; Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550. 288 Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992; vgl. auch Mayinger, Die künstliche Person, 75. 289 Vgl. hierzu und zum Folgenden Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 135 f. 290 Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 135 m. w. N.; a. A. Günther, Roboter und rechtliche Verantwortung, 55. 291 So etwa John, Haftung für künstliche Intelligenz, 105.

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

97

Maßgebendes gesetzliches Modell kann insofern nur die Stellvertretung sein.292 Die Beurteilung des Blankettnehmers kann sich daher nicht der Wertung des § 165 BGB entziehen,293 sodass wenigstens dessen Rechts- und (beschränkte) Geschäftsfähigkeit zu fordern ist.294 Eine Zurechnung einer automatisierten Erklärung nach den Grundsätzen der Blanketterklärung ist somit ebenfalls abzulehnen.295

III. Zurechnung nach allgemeinen zivilrechtlichen Kriterien Die Absage an eine Zurechnung unter Anwendung der spezifischen zivilrechtlichen Instrumente intellektueller Arbeitsteilung soll gleichwohl nicht entmutigen, die Arbeitsteilung von Arbeitgeber und KI-System mit allgemeinen zivilrechtlichen Maßstäben zu begreifen. In Betracht zu ziehen sind hierbei die Konzepte der „Automatenerklärung“ und der „Computererklärung“.296 1. Automatenerklärung Die Automatenerklärung zeichnet sich dadurch aus, dass die Willenserklärung in einer Maschine „zwischengespeichert“ wird, ehe sie unter bestimmten Bedingungen zu einem späteren Zeitpunkt einem noch nicht feststehenden Dritten übermittelt wird (ad incertas personas).297 Entkoppelt, d. h. technisch vermittelt, ist allein der Übermittlungsvorgang. Die Bestimmung des Willens bedarf dagegen keines weiteren technischen Umsetzungsaktes – der Wille wurde bereits vollständig ausgefertigt. Dieser letztgenannte Aspekt unterscheidet sich erkennbar von dem Fall algorithmischer Entscheidungssysteme. Ihr Einsatz dient dem Arbeitgeber dazu, nicht nur die Übermittlung, sondern auch die inhaltliche Festlegung des Willens auf einen von ihm zu unterscheidenden Akteur zu verlagern.298 Der Arbeitgeber fertigt also keine Willenserklärungen gewissermaßen „auf Vorrat“ an, sondern gibt im Wege der 292 Jedenfalls aber ist Kuhn, Rechtshandlungen, 68 f., dahingehend zuzustimmen, dass die Grundsätze der Blanketterklärung angesichts des sie betreffenden, nicht geklärten Theorienstreits kaum eine verlässliche Grundlage für die technisch erzeugte Erklärung bieten dürften. 293 Ausf. G. Fischer, Blanketterklärung, 12 f., zum Folgenden 54 f. 294 Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 135; vgl. ferner Möschel, AcP 186 (1986), 187, 196: „Eine Maschine ist solchen Adels nicht fähig“. 295 Ebenso Mayinger, Die künstliche Person, 75 f. 296 Zur terminologischen Einordnung Spindler, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Vor §§ 116 ff. Rn. 1 ff.; Paulus, JuS 2019, 960, 962 f. 297 Hierzu und zum Folgenden Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 116 f. 298 S. dagegen Plath, Rationalisierungsmaßnahmen, 107 ff., der den menschlichen Willen, d. h. die subjektiven Tatbestandsvoraussetzungen, in der Programmierung als vollständig verwirklicht ansieht, sodass es lediglich der elektronischen Hilfe bei der Konkretisierung des angelegten Willens bedürfe.

98

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Systemprogrammierung nur abstrakte Regeln für die Erzeugung entsprechender Entscheidungen vor.299 Eine Einordnung der algorithmischen Erklärung als Automatenerklärung scheidet daher aus.300 2. Computererklärung Die Zurückweisung der Automatenerklärung vermag jedoch nicht zu verbergen, dass der Arbeitgeber das Entscheidungssystem gerade mit dem Willen einsetzt, die technisch vermittelten Erklärungen gegen sich gelten zu lassen. Was wäre ihm ein Weisungssystem andernfalls wert, würden die generierten Weisungen im Rechtsverkehr keine Anerkennung finden?301 Überhaupt wird er mit dem Argument zu hören sein, dass wenn schon der selbstbestimmte Mitarbeiter befähigt sein soll, eine Zurechnung herzustellen, selbiges erst recht gelten muss, wenn ein ahnungsloser Mitarbeiter nur die programmatischen Vorgaben des Arbeitgebers ausführt. Ein solch „genereller Rechtsfolgewille“302 soll nach den Grundsätzen der Computererklärung303 genügen, dem Betreiber des Systems die technisch generierte Erklärung als eigene Willenserklärung zuzurechnen, ohne dass es seiner aktuellen Beteiligung an der Willensbildung bedarf.304 Auch der BGH hatte letztlich wenig Mühe anzuerkennen: „Nicht das Computersystem, sondern die Person (oder das Unternehmen), die es als Kommunikationsmittel nutzt, gibt die Erklärung ab oder ist Empfänger der abgegebenen Erklärung.“305

Lässt man vor diesem Hintergrund den allgemeinen Willen des Arbeitgebers ausreichen, sich die Rechtsfolgen der automatisierten Erklärung zurechnen zu lassen,306 wird man sich darin bestätigt sehen, dass es gerade der Arbeitgeber ist, der

299

Vgl. bereits Köhler, AcP 182 (1982), 126, 132. Vgl. auch Kuhn, Rechtshandlungen, 62; Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550. 301 Auch Art. 22 DSGVO geht erkenntlich davon aus, dass eine ausschließlich automatisierte Entscheidung ausnahmsweise dem Arbeitgeber, der über Zwecke und Mittel der Verarbeitung entscheidet (Art. 4 Nr. 7 DSGVO), zurechenbar sein soll; zur vergleichbaren Wertung des § 35a VwVfG s. Berger, NVwZ 2018, 1260, 1262. 302 Kuhn, Rechtshandlungen, 71; diff. Schwörbel, Automation als Rechtstatsache, 39, der von einem „antizipierten Handlungswillen“ ausgeht; vgl. auch Köhler, AcP 182 (1982), 126, 134. 303 Synonym „automatisierte Willenserklärung“, diff. aber Spindler, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Vor §§ 116 ff. Rn. 1. 304 Ausf. Kuhn, Rechtshandlungen, 62 ff. 305 BGH, Urt. v. 16. 10. 2012 – X ZR 21/12, NJW 2013, 598, 599 Rn. 17. 306 So etwa Dzida, ITRB 2016, 185, 186; NK-GA/Boemke, BGB § 130 Rn. 43; krit. Bräutigam/Klindt, NJW 2015, 1137, 1138; abl. Mayinger, Die künstliche Person, 76 ff.: keine Regressmöglichkeit des Betreibers; wohl auch Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992. 300

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

99

hinter dem System steht.307 Konkret: Die algorithmisierte Erklärung ist ohne seine willentliche Mitwirkung an der Programmierung, der Inbetriebnahme und schließlich dem Einsatz des Systems nicht denkbar. Die technisch vermittelte Erklärung kann mit anderen Worten nicht außerhalb der vom Arbeitgeber beherrschten Kausalbeziehung gedacht werden.308 Sämtliche, automatisch oder autonom309 generierten Erklärungen sind im Gegenteil auf seinen allgemeinen310 Handlungswillen zurückzuführen, die technischen Voraussetzungen für den Einsatz des Erklärungssystems zu schaffen, und werden von seinem Willen getragen, hierdurch am Rechtsverkehr teilzunehmen.311 Allenfalls im Rahmen des Geschäftswillens könnten Diskrepanzen auftreten, wenn das System Erklärungen generiert, die nicht von den Vorstellungen des Arbeitgebers gedeckt sind.312 Gedacht sei etwa an folgenden (hypothetischen) Beispielsfall: Arbeitgeber A benötigt zur Abwicklung eines dringenden Projekts eine Vielzahl an Arbeitskräften mit umfangreichen Programmierkenntnissen. Angesichts sehr hoher Bewerberzahlen setzt A eine Bewerberauswahlsoftware ein, die nach Abgleich der eingehenden Bewerbungen mit dem Anforderungsprofil den „erfolgreichen“ Bewerbern unmittelbar ein Vertragsangebot unterbreitet. Infolge eines Programmierungsfehlers wird auch ein Bewerber eingestellt, der – nach wahrheitsgemäßer Angabe – nur mäßige Programmierkenntnisse aufweist.

Da der Geschäftswille ausweislich § 119 BGB kein konstitutives Element der Willenserklärung darstellt,313 ist die technisch generierte Erklärung trotz ihrer Abweichung von den Vorstellungen des Arbeitgebers wirksam.314 Hinzu kommt, dass der Arbeitgeber das Risiko eines Auseinanderfallens von Erklärung und Geschäftswille durch Einsatz des Systems bewusst in Kauf nimmt.315 Diese im be307 Hierzu Köhler, AcP 182 (1982), 126, 133; ähnlich auch Borges, Verträge im elektronischen Geschäftsverkehr, 195. 308 Ernst, JZ 2017, 1026, 1027; vgl. aber Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 156. 309 Auch Wendehorst/Grinzinger, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 4 Rn. 35; Paulus/Matzke, ZfPW 2018, 431, 443 ff.; Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 35; bereits Cornelius, MMR 2002, 353, 356; i. Erg. Heckelmann, NJW 2018, 504, 506; s. hiergegen Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht, 104 ff., 112 f.; Specht, Diktat der Technik, 46 f.; dies./Herold, MMR 2018, 40, 43; Henssler/Wewetzer, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. 12, 14; krit. auch Sosnitza, CR 2016, 764, 766. 310 Vgl. Medicus/Petersen, AT, Rn. 256; MüKoBGB/Säcker, BGB Einl. Rn. 191; Krüger/ Bütter, WM 2001, 221, 223 f.; krit. Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 136 ff., 156 f., 214 ff., 237 ff.: für eine Zurechnung auf Grundlage des Risikoprinzips. 311 Wollte man Letzteres bestreiten, hätte man sich mit dem Einwand auseinanderzusetzen, dass das Erklärungsbewusstsein nach h. M. keine notwendige Voraussetzung für die Wirksamkeit der Willenserklärung darstellt, vgl. BGH, Urt. v. 07. 06. 1984 – IX ZR 66/83, BGHZ 91, 324 = NJW 1984, 2279. 312 Eingehend Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 46. 313 Neuner, BGB AT, § 32 Rn. 37. 314 Vgl. Paulus, JuS 2019, 960, 965 (auch zum Folgenden). 315 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 46.

100

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

wussten KI-Einsatz zum Ausdruck kommende Inkaufnahme des Irrtumsrisikos schließt die Anfechtung der so generierten Willenserklärung überdies nach allgemeinen Grundsätzen316 – im Regefall317 – aus. Es soll hiernach der schlicht willentliche Einsatz des Systems sein, der als Ausdruck privatautonomer Rechtsgestaltung318 die Anerkennung technisch generierter Erklärungen als eigene („echte“319) Willenserklärungen des Arbeitgebers einfordert.320

IV. Kritik 1. Abstraktion vom Willen des Arbeitgebers Die rechtliche Anerkennung automatisierter Willenserklärungen ist mit bedenkenswerten Implikationen für das Arbeitsverhältnis verbunden. Die Analyse hat offenbart, dass der konkrete Wille des Arbeitgebers als Geltungsgrund der Willenserklärung mit zunehmendem technologischem Fortschritt immer stärker in den Hintergrund tritt.321 Zwar erlauben es ihm automatische Systeme, die Kriterien der algorithmischen Entscheidungsfindung abschließend vorzugeben. So besehen hat der Arbeitgeber jedenfalls insofern eine potentielle Vorstellung über Zeitpunkt und Inhalt konkreter Willenserklärungen. Diese Annahme überzeugt jedoch immer weniger, je größerer die Distanz zwischen ursprünglicher Programmierung und dem konkreten technischen Erzeugungsakt ausfällt.322 Dies gilt insbesondere für den Einsatz autonomer Systeme, da der Arbeitgeber hierbei nicht einmal die Möglichkeit hat, sich der konkreten Entscheidungskriterien zu vergewissern.323

316

Vgl. mit Bezug zum Arbeitsrecht Schwarze, NZA 2012, 289, 290 f. Anders dürfte der (eher theoretische) Fall liegen, dass der Arbeitgeber, etwa infolge eines Herstellerupdates, überhaupt keine Kenntnis von dem Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme in seinem Betrieb hat. 318 Kuhn, Rechtshandlungen, 71; krit. Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550; Wiebe, Die elektronische Willenserklärung 139. 319 Köhler, AcP 182 (1982), 126, 134. 320 S. auch Giesen/Kersten, Arbeit 4.0, 72 f.; HWK/Lembke, § 106 GewO Rn. 6; ferner Oppermann, in: ders./Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.2 Rn. 24; Kuhn, Rechtshandlungen, 70 ff.; Kirn/Müller-Hengstenberg, MMR 2014, 307, 308 f.; Spindler, in: FS Canaris, 709, 713; Paulus, JuS 2019, 960, 965; Paulus/Matzke, ZfPW 2018, 431, 441 ff.; vgl. für das schweizerische Recht Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 217; abl. Mayinger, Die künstliche Person, 76 ff.; Möschel, AcP 186 (1986), 187, 195; Clemens, NJW 1985, 1998, 2001. 321 Pieper, DSRITB 2016, 971, 981; eingehend hierzu und zum Folgenden Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 125 ff., 136 ff.; vgl. auch Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht, 106. 322 Vgl. Grinzinger, in: GJZ, Privatrecht 2050, 151, 160: „Autonomierisiko“. 323 Vgl. Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43; schon Sester/Nitschke, CR 2004, 548, 550. 317

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

101

Beiden Fällen ist – ungeachtet ihrer technischen Unterschiede – überdies gemein, dass der Arbeitgeber im Zeitpunkt der Generierung einer Willenserklärung kein dahingehendes Wissen und Wollen aufweist, dem konkreten Arbeitnehmer mit der konkreten Erklärung zu begegnen.324 Die willentliche Mitwirkung des Arbeitgebers beschränkt sich stattdessen auf eine Phase, die der Erklärungsgenerierung weit vorgelagert ist.325 Anknüpfungspunkt für die Geltung der Willenserklärung ist damit nicht mehr die bewusste Willensbetätigung unter Würdigung der tatsächlichen Einzelumstände, sondern eine die Willensbetätigung bloß vorbereitende Handlung.326 Eine besondere Ausprägung erfährt die Willensabstraktion nach hiesiger Auffassung im Abschied vom Stellvertretungsrecht als typischem Instrument der kognitiven Arbeitsteilung. Der Einsatz algorithmischer Systeme erlaubt es dem Arbeitgeber, seine Handlungsmöglichkeiten in einer Weise zu erweitern, die bis dato durch die Stellvertretung erfasst wurden. Es wird ihm ermöglicht, auf die Bestimmung eines (seines) konkreten Willens zu verzichten, ohne dass aber eine weitere Rechtsperson hinzutritt, die es versteht, die Konkretisierung unter Berücksichtigung der Einzelumstände vorzunehmen. Der Unterschied zur traditionellen Arbeitsteilung besteht mithin darin, dass es im Zuge der Delegation von Entscheidungen an KISysteme – bei aller fortschreitenden Fähigkeit zur Simulation menschlicher Denkprozesse – an einer die im Einzelfall betroffenen Interessen würdigenden Willensbildung mangelt. 2. Risikoverlagerung Die Abkehr von der Notwendigkeit einer aktuellen, bewussten Willensbildung geht einher mit einer Risikoverschiebung.327 Wollte der Arbeitgeber seinen Wirkungskreis vergrößern, um den vielfältigen Fragestellungen seines Betriebes gerecht zu werden, sah er sich bislang der Notwendigkeit gegenüber, mindestens einen seiner Arbeitnehmer mit entsprechenden Leitungsfunktionen auszustatten. Die Parteien vereinbarten hierzu im Innenverhältnis – jedenfalls konkludent – ein ausdifferenziertes Pflichtenprogramm, wonach der Mitarbeiter bestimmte Aufgaben des Arbeitgebers (Arbeitsorganisation, Personalwesen) in dessen Sinne übernehmen sollte. Mit Wirkung für das Außenverhältnis übertrug der Arbeitgeber dem Mitarbeiter

324

Aus diesem Grund ist die „Legitimationskette bis zum Arbeitgeber“ bloß formaler Natur; s. aber Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 271. 325 Vgl. Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 137 f. 326 Vgl. die Kritik bei Teubner, AcP 218 (2018), 155, 160; Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 156 f., ferner 214 ff.; Sosnitza, CR 2016, 764, 766; Mayinger, Die künstliche Person, 78; Borges, NJW 2018, 977, 979; Specht/Herold, MMR 2018, 40, 43; Pieper, DSRITB 2017, 555, 566; ders., DSRITB 2016, 971, 981. 327 Vgl. eingehend Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 139, 148 ff., 214 ff.; zust. Sosnitza, CR 2016, 764, 766; vgl. auch Spindler, in: FS Canaris, 709, 713.

102

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

darüber hinaus328 das rechtliche Können, die entsprechenden Geschäfte wirksam vorzunehmen. Für den Arbeitgeber eröffnete sich hierdurch bislang das Risiko, dass der Mitarbeiter im Außenverhältnis eine Entscheidung trifft, die sich nicht mit seinen Vorstellungen deckt. Gedacht sei daran, dass der Personalleiter entgegen dem Willen des Arbeitgebers von einer Kündigung zum nächstmöglichen Zeitpunkt absieht. Der Arbeitgeber könnte die Kündigung seinerseits dann ggf. erst zum übernächsten Zeitpunkt aussprechen. Einer derartigen Vertrauensvorleistung gegenüber dem Personalleiter bedarf es unter Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme nicht mehr. Der Arbeitgeber muss nicht mehr darauf vertrauen, dass der Personalleiter durch die im Innenverhältnis geltenden Beschränkungen des rechtlichen Dürfens (psychologisch) angehalten wird, die ihm übertragene Entscheidungsmacht in seinem Sinne auszuüben.329 Der Arbeitgeber wird nicht mehr darauf verwiesen, erst im Nachgang einer Entscheidung auf eine enttäuschte Erwartungshaltung arbeitsrechtlich zu reagieren. Die Aussicht auf eine algorithmische Entscheidungsfindung verlangt vom Arbeitgeber nur noch ein Vertrauen auf die Zuverlässigkeit des Entscheidungssystems, genauer: auf die Befolgung seiner in der Wissensbasis syntaktisch angelegten Erwartungshaltung.330 Diese Vertrauensverschiebung aber bedeutet nicht weniger, als dass der Arbeitgeber zugleich das Risiko eingeht, dass das System es schlichtweg nicht versteht, was es heißt, die konkrete Fallgestaltung bewusst in den Blick zu nehmen und einem einzelfallgerechten Ergebnis zuzuführen. Der Arbeitgeber sieht mit anderen Worten über die „kritische Alternative“ hinweg,331 dass der ahnungslose Mitarbeiter über Fragen entscheidet, obgleich der ihm vorliegende Frage-AntwortKatalog die konkrete Einzelfallgestaltung naturgemäß gar nicht antizipieren kann.332 3. Autoritätsverlagerung Der Vertrauensvorschuss, den das Entscheidungssystem genießt, fordert überdies zu einer Vergewisserung über das Verhältnis von Mensch und Maschine auf. War dieses nach tradiertem Verständnis noch eindimensional instrumentell geprägt (§ 903 S. 1 BGB),333 erfuhr es mit der Zeit persönlichkeitsrechtliche Überformun328

Zum Abstraktionsprinzip s. Pawlowski, JZ 1996, 125, 126 f. Allgemein zur Verhaltenssteuerung durch Recht Rehbinder, Rechtssoziologie, 148 ff. 330 Ausf. zum Wandel von einem personalen Vertrauen hin zu einem „Systemvertrauen“ Wiebe, Die elektronische Willenserklärung, 149 ff.; zust. Sosnitza, CR 2016, 764, 766 331 Vgl. Luhmann, Vertrauen, 30. 332 Vgl. die Bedenken zur sachgerechten Erfassung von Einzelfällen („unvorhergesehenen Fallgestaltungen“) im Verwaltungsverfahren BT-Drs. 18/8434, S. 122. 333 Eingehend Giesen/Kersten, Arbeit 4.0, 64 ff. (auch zum Folgenden); bereits Kersten, JZ 2015, 1, 2 f.; ferner Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes, 121: „Unterwerfung unter die 329

C. Rechtliche Zuordnung algorithmisierter Entscheidungen

103

gen,334 bis hin zu symbiotischen Verschmelzungen (z. B. Herzschrittmacher).335 Jüngste Entwicklungen dürften, wie Giesen/Kersten notieren, ferner Zeugnis darüber ablegen, dass aus dem ursprünglich eindimensional instrumentellen Verhältnis mittlerweile ein gegenseitiges Abhängigkeitsverhältnis hervorgegangen ist. Die Abhängigkeit von der Maschine, die die Arbeitswelt in Zeiten der Digitalisierung allen voran zu zeitlichen und räumlichen Diskontinuitäten verhilft,336 mag ein Mehr an Autonomie versprechen, wie etwa eine Harmonisierung privater und beruflicher Belange (sog. Work-Life-Balance337).338 Ebenso mögen Arbeitgeber und Arbeitnehmer das Abhängigkeitsverhältnis, wie Gießen/Kersten unterstreichen, im Ausgangspunkt freiwillig eingehen. Der Einsatz algorithmischer Systeme, die über die (bloße) Verfügbarkeitsmachung von Arbeit in Abkehr von traditionellen zeitlichen und räumlichen Grenzen hinausgehen und unmittelbar, d. h. ohne aktuelle menschliche Beteiligung, Entscheidungen über Fragen des Arbeitsverhältnisses treffen, potenziert die menschliche Abhängigkeit freilich um ein Vielfaches. In demselben Grad, in dem der Arbeitgeber auf die Zuverlässigkeit algorithmischer Entscheidungssysteme vertraut, mithin das Risiko eingeht, dass das System eine Entscheidung trifft, deren Bedeutung für die menschliche Welt es jenseits der verwendeten Syntax prinzipiell nicht zu verstehen vermag, begründet er eine Autorität, die dem Arbeitsverhältnis bislang nicht bekannt war. Sie trifft Entscheidungen, obgleich sie deren bedeutungsstiftende Funktion im Arbeitsverhältnis nicht begreift. Dem System ist es – salopp gesagt – gleichgültig (und nicht einmal das, schließlich würde auch dies eine bewusste Menschen“; den „Mittelcharakter der Technik“ in der (analogen) Arbeitswelt hervorhebend Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 2. 334 BVerfG, Beschl. v. 14. 09. 1989 – 2 BvR 1062/87, BVerfGE 80, 367 = NJW 1990, 563, 565 f. (zum Tagebuch). 335 Für das Arbeitsrecht Giesen/Kersten, Arbeit 4.0, 69 ff. Inwieweit künftig auch sog. Exoskelette in diese Kategorie fallen, bleibt abzuwarten; vgl. die Differenzierung zwischen passiven und aktiven Exoskeletten bei Martini/Botta, NZA 2018, 625, 626. 336 Eingehend Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 4; ders., RdA 2019, 115, 116 f.; ders., in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen, 49, 51 f. 337 Hierzu etwa Kramer/Hoppe, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 616. 338 Giesen/Kersten, Arbeit 4.0, 67 ff. (auch zum Folgenden); allgemein Kersten, JZ 2015, 1, 3 f.; s. demgegenüber Han, Psychopolitik, 9 f., 42, der in der vermeintlichen Zunahme an Freiheit das Paradoxon aufziehen sieht, dass dieselbe den Menschen dazu verleite, sich selbst ökonomisch auszubeuten: Der Einzelne, der sich vordergründig der Aufhebung des begrenzenden, disziplinierenden Sollens erfreue (z. B. Anwesenheitszeiten im Büro), begebe sich insgeheim in die Subjektivierung gegenüber seinem fälschlicherweise für grenzenlos gehaltenen Können. Als „Unternehmer seiner selbst“ beute er sich so freiwillig und leidenschaftlich aus. Vgl. auch Grunwald, Der unterlegene Mensch, 141 ff.: „Leistungssteigerung als Endlosspirale“. Dieser Einwand hat gewiss seine Berechtigung, man denke nur an die kaum zu bewältigenden Informationsmassen, genauer: an die unzähligen Reize, die den Arbeitsalltag des zwischen E-Mail-Korrespondenzen, Social Media und Home Office sich bewegenden Arbeitnehmer (de-)formieren. Vor einem Kontrollverlust schon warnend Schirrmacher, Payback, 14 ff., 49 ff., 69 ff.

104

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Entscheidung voraussetzen), ob es dem Arbeitnehmer eine Weisung erteilt, ihn von einer Beförderung ausschließt oder gar das Arbeitsverhältnis unter Anknüpfung an ein Merkmal des § 1 AGG kündigt. Nicht genug: Das System nimmt den Arbeitnehmer bloß als syntaktische Größe wahr, hinter der sein Menschsein, einschließlich seiner Eigenheiten und individuellen Interessen bedingungslos zurücktreten.339 Das Entscheidungssystem mutiert so zu einer Autorität, die allein am „freien Verkehr personenbezogener Daten“ (vgl. Art. 1 Abs. 1 DSGVO) ausgerichtet, um nicht zu sagen: interessiert, ist. Sie operiert jenseits der Mechanismen von Semantik und Pragmatik, mit denen, wie historische Analysen hervorheben, der Mensch seine Lebenswelt bislang zu ordnen wusste.340

D. Rechtsposition des Arbeitnehmers Obgleich das futurologische Fundament des Verhältnisses von Mensch und Maschine noch nicht vollständig erschlossen ist,341 soll dies nicht daran hindern zu reflektieren, ob und in welchen Grenzen die arbeitsrechtliche Beziehung eine von dem Menschen getrennte algorithmische Autorität duldet. Die dargelegte Entwicklung fordert im Gegenteil geradezu auf, ein ganzheitliches Bild vom Einsatz algorithmischer KI-Systeme in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen zu zeichnen. Dieses aber offenbart sich erst, wenn neben der Sphäre des Arbeitgebers auch die Position des Arbeitnehmers Berücksichtigung findet.

339

Geminn, DÖV 2020, 172, 176 (dort Fn. 35), zweifelt nicht zu Unrecht daran, ob ein technisches System die „Subjektqualität“ des Menschen zu würdigen versteht und ihn als „etwas anderes als ein Objekt“ zu behandeln vermag. 340 S. Harari, Homo Deus, 201 ff., 243, 273 ff., 516 ff., der der Sorge Ausdruck verleiht, dass das „Informationszeitalter“ den Menschen als unterlegenes Datenverarbeitungssystem („obsoleten Algorithmus“) entlarven werde, der der Versuchung der Macht erlegen sei und im Gegenzug auf Sinn und Autorität verzichtet habe. Die digitale Verflechtung aller Lebensbereiche habe letztlich nicht nur die Durchdringung sämtlicher biochemischer Gesetzmäßigkeiten des menschlichen Körpers, sondern dadurch auch die Auflösung jeglicher intersubjektiver Axiome und damit einhergehend die Erschütterung menschlicher Autoritätsbegründung zur Konsequenz. Vgl. auch Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine, 119, 121 m. w. N., der eine „vierte Enttäuschung“ des Menschen nach den Kränkungen durch Kopernikus, Darwin und Freud aufziehen sieht. Harari, Homo Deus, 494, bringt diesen Gedanken letztlich auf die Formel, dass, sobald die Maschine den Willen des Menschen zu gestalten und umzumodeln vermöge, der Mensch ihn „nicht mehr als letztgültige Quelle allen Seins und aller Autorität“ betrachten könne. S. dazu auch Precht, Jäger, Hirten, Kritiker, 154, der eine „technoide Verengung des Menschenbilds“ prognostiziert. 341 Hierzu schon Beck, in: dies., Jenseits von Mensch und Maschine, 9. Insbesondere handelt es sich bei der in 2. Teil, Fn. 340 ausgebreiteten Geschichtsdeutung selbstverständlich bloß um ein mögliches Szenario.

D. Rechtsposition des Arbeitnehmers

105

I. Recht auf informationelle Selbstbestimmung Im Vorfeld einer Entscheidung des Arbeitgebers ist stets auszuloten, welche Informationen er überhaupt zur Grundlage seiner Entscheidung machen darf. Dieser Aspekt wird begleitet von der Diskussion über das zulässige Maß der Datenerhebung sowie der Frage danach, welchen Grad der „Informationsmacht“342 die arbeitsvertragliche Sonderverbindung letztlich erlaubt. Unter dem Eindruck der in die Betriebe einziehenden Digitalisierung wird etwa darüber diskutiert, dass eine algorithmisierte Weisung an einen Luftfahrttechniker, einen bestimmten Arbeitsschritt bei der Wartung eines Flugzeugs vorzunehmen (bzw. zu wiederholen), die Verfügung über Daten über dessen Aufenthaltsort sowie über die bisher getätigten Arbeitsschritte voraussetzt.343

Zum Schutz der Verhaltensfreiheit und Privatheit344 des Arbeitnehmers muss die Erhebung ihn betreffender Daten seinem Recht auf informationelle Selbstbestimmung345 Rechnung tragen (Art. 1 Abs. 1 i. V. m. Art. 2 Abs. 1 GG).346 Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung verbürgt einen Schutz vor Gefährdungen und Verletzungen der Persönlichkeit, die sich für den Einzelnen, und damit mittelbar auch für die freiheitlich demokratische Grundordnung,347 insbesondere unter den Bedingungen moderner Datenverarbeitung aus informationsbezogenen Maßnahmen ergeben.348 In den Worten der BVerfG: „Individuelle Selbstbestimmung setzt […] voraus, daß dem einzelnen Entscheidungsfreiheit über vorzunehmende oder zu unterlassende Handlungen einschließlich der Möglichkeit 342

Däubler, Gläserne Belegschaften, § 2 Rn. 35 f. S. Dzida, ITRB 2016, 185, 187. 344 Vgl. BVerfG, Beschl. v. 18. 12. 2018 – 1 BvR 142/15, NJW 2019, 827, 828 Rn. 37 = ZD 2019, 211; Urt. v. 11. 03. 2008 – 1 BvR 2074/05, 1 BvR 1254/07, BVerfGE 120, 378, 397 = NJW 2008, 1505, 1506 Rn. 63. 345 Als europäischer Sekundärrechtsakt sind die – sogleich auszubreitenden – Bestimmungen der DSGVO allein an Art. 7 (Achtung des Privatlebens) und Art. 8 (Schutz personenbezogener Daten) GRCh, nicht aber am Maßstab des (nachrangigen) nationalen Rechts zu messen. Eine Ausnahme gilt für die nationalen Vorschriften des BDSG, die auf Grundlage von Öffnungsklauseln geschaffen wurden; zu dieser Systematik s. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 90a ff. Anzumerken sei an dieser Stelle gleichwohl, dass sowohl die europäische als auch die nationale Rechtsordnung i. Erg. die freie Entscheidung des Einzelnen über den Umgang mit den ihn betreffenden Daten zu schützen suchen, vgl. Roßnagel, NJW 2019, 1, 2. Überblicksartig zu den grundrechtlichen Vorgaben von GG, GRCh und EMRK Franzen, ZfA 2019, 18, 22 ff. 346 Zur Rezeption des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung im Arbeitsrecht vgl. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 92 ff. 347 Eingehend zur „Funktionsbedingung“ des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung für das freiheitliche demokratische Gemeinwesen Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 79, 110. 348 BVerfG, Beschl. v. 18. 12. 2018 – 1 BvR 142/15, NJW 2019, 827, 828 Rn. 37; Urt. v. 11. 03. 2008 – 1 BvR 2074/05, 1 BvR 1254/07, BVerfGE 120, 378, 397 = NJW 2008, 1505, 1506 Rn. 63. 343

106

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

gegeben ist, sich auch entsprechend dieser Entscheidung tatsächlich zu verhalten. […] Mit dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung wären eine Gesellschaftsordnung und eine diese ermöglichende Rechtsordnung nicht vereinbar, in der Bürger nicht mehr wissen können, wer was wann und bei welcher Gelegenheit über sie weiß. Wer unsicher ist, ob abweichende Verhaltensweisen jederzeit notiert und als Information dauerhaft gespeichert, verwendet oder weitergegeben werden, wird versuchen, nicht durch solche Verhaltensweisen aufzufallen.“349

Eine Registrierung und Katalogisierung des Menschen ist mit diesen Grundsätzen nicht vereinbar.350 Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung trägt damit der Gefährdungslage Rechnung, die sich aus den schier unbegrenzt speicherbaren, mit konventionellen Mitteln nicht zu bewältigenden, jederzeit abrufbaren351 und mit anderen Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer Person verknüpfbaren digitalen Datensätzen ergibt.352 Das Recht will so der Generierung weitergehender Informationen über den Betroffenen aus bloßen Korrelationen und Wahrscheinlichkeiten Einhalt gebieten, da diese sowohl seine grundrechtlich geschützten Geheimhaltungsinteressen beeinträchtigen als auch erhebliche Konsequenzen für sein Verhalten im Alltag nach sich ziehen können.353 Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung wird demgemäß auch in solchen Fällen virulent, in denen der Arbeitnehmer seine Lebensführung gewissermaßen „präventiv“ an vermeintliche Idealvorstellungen des Arbeitgebers anpasst, um nicht „negativ“ aufzufallen. Andernfalls könnte der Arbeitgeber durch eine bestimmte Praxis in die innersten Lebensbereiche seines Beschäftigten vordringen.354

II. Privatautonomie 1. Allgemeines Über die Berührung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung hinaus ist die Übertragung arbeitsrechtlicher Entscheidungen auf algorithmische Systeme ferner mit einem besonderen Risiko für die Privatautonomie des Arbeitnehmers verbunden. 349

422. 350

BVerfG, Urt. v. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83 u. a., BVerfGE 65, 1, 42 = NJW 1984, 419,

Ausdrücklich BVerfG, Urt. v. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83 u. a., BVerfGE 65, 1, 42 = NJW 1984, 419, 422. 351 Vgl. bereits Ehmann, NZA-Beilage 1985, 2, 3: „lichtgeschwinder Zugriff“. 352 S. nur BVerfG, Beschl. v. 18. 12. 2018 – 1 BvR 142/15, NJW 2019, 827, 828 Rn. 37. 353 Vgl. BVerfG, Urt. v. 11. 03. 2008 – 1 BvR 2074/05, 1 BvR 1254/07, BVerfGE 120, 378, 397 = NJW 2008, 1505, 1506; Beschl. v. 13. 06. 2007 – 1 BvR 1550/03 u. a., BVerfGE 118, 168 = NJW 2007, 2464, 2466; Beschl. v. 12. 04. 2005 – 2 BvR 1027/02, BVerfGE 113, 29, 45 f. = NJW 2005, 1917; Urt. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83 u. a., BVerfGE 65, 1, 42 = NJW 1984, 419, 422. 354 Vgl. Ernst, JZ 2017, 1026, 1035.

D. Rechtsposition des Arbeitnehmers

107

Die Privatautonomie verbürgt das Recht des Einzelnen, seine rechtlichen Angelegenheiten nach seinem Willen zu gestalten.355 Ob, mit wem und mit welchem Inhalt er eine rechtliche Bindung eingeht, ist seine Entscheidung. Schließt er mit einem anderen eine Vereinbarung ab, ist er diesem gegenüber an deren Inhalt rechtlich gebunden. Im Konsens der Vertragsparteien manifestiert sich gleichermaßen die Privatautonomie des einen wie des anderen Teils. Für ihre Vertragsbeziehung gilt daher die grundsätzliche Vermutung des strukturellen Gleichgewichts der Vertragspartner.356 Die Annahme eines strukturellen Gleichgewichts kann jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Vertragsparteien häufig gegenläufige Ziele verfolgen.357 So ist es ebenso wenig ausgeschlossen, dass die tatsächlichen Verhältnisse eine Störung des Verhandlungsgleichgewichts nach sich ziehen. Eine solche Störung fordert zwar grundsätzlich nicht dazu auf, den Vertrag als solches in Frage zu stellen. Ihre normative Absicherung gebietet es vielmehr, von einer Erschütterung der Grundannahme eines strukturellen Gleichgewichts erst dann auszugehen, wenn zwischen den Vertragsparteien eine strukturelle Unterlegenheit des einen Vertragsteils zu beobachten ist.358 Ist eine strukturelle Unterlegenheit zu verzeichnen und bedeutet diese eine ungewöhnliche Belastung für den unterlegenen Vertragsteil, wird von der Zivilrechtsordnung ein Einschreiten verlangt. Anders gewendet: Genießt ein Vertragsteil ein so starkes Übergewicht, dass er den Vertragsinhalt faktisch einseitig bestimmen kann, ist das Recht aufgerufen, einer Verkehrung der Selbst- in eine Fremdbestimmung Einhalt zu gewähren.359 2. Fremdbestimmung im Arbeitsverhältnis Kennzeichnend für das Arbeitsverhältnis ist die Verpflichtung des Arbeitnehmers zur Leistung weisungsgebundener, fremdbestimmter Arbeit in persönlicher Abhängigkeit (§ 611a Abs. 1 S. 1 BGB). Anders als der Selbstständige sieht der Arbeitnehmer von der Möglichkeit ab, seine Arbeitskraft eigenständig wirtschaftlich zu verwerten.360 Er „unterwirft“ sich stattdessen bereitwillig der Organisationsgewalt 355 BVerfG, Beschl. v. 19. 10. 1993 – 1 BvR 567/89, BVerfGE 89, 214 = NJW 1994, 36, 38; Beschl. v. 13. 05. 1986 – 1 BvR 1542/84, BVerfGE 72, 155, 170 = NJW 1986, 1859, 1860; Beschl. v. 12. 11. 1958 – 2 BvL 4, 26, 40/56, 1, 7/57, BVerfGE 8, 274, 280 = NJW 1959, 475. 356 BAG, Urt. v. 21. 05. 2014 – 4 AZR 50/13, AP BGB § 242 Gleichbehandlung Nr. 220 = NZA 2015, 115, 118 Rn. 25; aus verfassungsrechtlicher Sicht Dürig/Herzog/Scholz/di Fabio, GG Art. 2 Abs. 1 Rn. 105. 357 BVerfG, Beschl. v. 05. 08. 1994 – 1 BvR 1402/89, NJW 1994, 2749, 2750 = ZIP 1994, 1516; s. auch Paulus/Zenker, JuS 2001, 1, 2: „Die Begrenzung der Privatautonomie durch die Privatautonomie ist systemimmanent“. 358 Das Recht hat lediglich eine „Erträglichkeitsgrenze“ für Ungleichgewichte zu ziehen, s. Schwarze, ZfA 2005, 81, 97 f. 359 BVerfG, Beschl. v. 06. 02. 2001 – 1 BvR 12/92, BVerfGE 103, 89 = NJW 2001, 957, 958; Beschl. v. 07. 02. 1990 – 1 BvR 26/84, BVerfGE 81, 242 = NJW 1990, 1469, 1470. 360 Schwarze, in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen, 49, 63.

108

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

seines Arbeitgebers.361 Diese persönliche Subordination markiert ein derart zentrales Strukturelement der arbeitsvertraglichen Beziehung, dass das Direktionsrecht des Arbeitgebers gar als von der gemeinsamen Vorstellung der Vertragsparteien umfasst gilt und damit bereits stillschweigend362 Eingang in die arbeitsrechtliche Vereinbarung findet; in den Worten Söllners: „Wer als Arbeitnehmer einen Arbeitsvertrag schließt, weiß, daß er sich damit in die vom Arbeitgeber organisierte Arbeitsteilung eingliedert. Er erkennt mit Abschluß des Arbeitsvertrages das Betriebsleitungsrecht und die Organisationsgewalt des Arbeitgebers an.“363

Doch nicht genug: Während dem Arbeitgeber die Arbeitskraft einer Vielzahl an Beschäftigten zur Verfügung steht, ist der Arbeitnehmer gerade auf dieses Arbeitsverhältnis existentiell angewiesen.364 Der Arbeitnehmer wird die vom Arbeitgeber einseitig gestellten Vertrags- und Arbeitsbedingungen daher im Regelfall ebenso widerstandslos akzeptieren,365 wie er anstandslos dem Gesuch seines Arbeitgebers nachkommen wird, eine geringwertigere Tätigkeit zu übernehmen, als alternativ dieses Angebot auszuschlagen und das Risiko einer (Änderungs-)Kündigung einzugehen.366 Es fehlt dem Arbeitsverhältnis, wie diese Konstellationen beispielhaft illustrieren sollen, in aller Regel an einem annähernd ausgewogenen Kräfteverhältnis der Vertragspartner als Voraussetzung eines angemessenen Interessenausgleichs.367 Das selbstregulierende Prinzip der Privatautonomie verfängt nicht, die Annahme eines strukturellen Gleichgewichts verbietet sich.368 Mit Abschluss des Arbeitsvertrages verzichtet der Arbeitnehmer im Gegenteil auf sein Recht, seine Angelegenheiten selbstbestimmt zu gestalten.369 Er hört auf, wie Wiedemann notiert, „,sein eigener

361 Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 44; gegen eine vertragliche „Unterwerfung“ Birk, Leitungsmacht, 62 ff. 362 Adomeit, Rechtsquellenfragen, 101; unter Hinweis auf eine überdehnte Auslegung der Willenserklärung des Arbeitnehmers in dieser Form abl. Birk, Leitungsmacht, 61 f. 363 Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 46. 364 BVerfG, Beschl. v. 23. 11. 2006 – 1 BvR 1909/06, AP BGB § 307 Nr. 22 = NZA 2007, 85, 87. 365 Vgl. Adomeit, Rechtsquellenfragen, 93. 366 Zum Konkurrenzparadoxon im Arbeitsverhältnis s. Schwarze, ZfA 2005, 81, 97 ff. 367 Eingehend BAG, Urt. v. 07. 06. 2006 – 4 AZR 316/05, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 15 = NZA 2007, 343, 345 Rn. 26, 29. 368 BAG, Urt. v. 21. 05. 2014 – 4 AZR 50/13, AP BGB § 242 Gleichbehandlung Nr. 220 = NZA 2015, 115, 118 Rn. 26; Urt. v. 25. 04. 2007 – 5 AZR 627/06, AP BGB § 308 Nr. 7 = NZA 2007, 853, 854 f. Rn. 22; zur Begründung des Arbeitsverhältnisses s. nur BVerfG, Beschl. v. 23. 11. 2006 – 1 BvR 1909/06, AP BGB § 307 Nr. 22 = NZA 2007, 85, 87; Beschl. v. 29. 12. 2004 – 1 BvR 2582/03 u. a., AP AEntG § 3 Nr. 2 = NZA 2005, 153, 155. 369 Schwarze, ZfA 2005, 81, 92 f.: „Der Arbeitnehmer begibt sich in eine Lage, die der Idee des freien Menschen diametral entgegensteht“.

D. Rechtsposition des Arbeitnehmers

109

Herr‘ zu sein“,370 konkret: seine Arbeitskraft nach eigenem Gutdünken am Markt anzubieten. 3. Algorithmische Fremdbestimmung371 Die Einschränkung der Privatautonomie des Arbeitnehmers ist nur deshalb hinzunehmen, weil das Arbeitsrecht spezifische Instrumente (insbesondere § 106 GewO, § 1 KSchG) bereithält, die vielfältigen Interessenkollisionen einer einzelfallgerechten Lösung zuzuführen. Die persönliche Unterwerfung des Arbeitnehmers ist in anderen Worten nur deshalb gerechtfertigt, weil der Arbeitgeber in seinem rechtlichen Dürfen bestimmten Schranken unterliegt: Will er eine Weisung aussprechen, ist er in jedem Einzelfall angehalten, die wesentlichen Umstände zu erkennen, sie abzuwägen sowie die beiderseitigen Interessen angemessen zu berücksichtigen. Will er eine Kündigung aussprechen, beruht das Urteil über ihre Zulässigkeit, wie gesehen, einem nicht minder strengen einzelfallbezogenen Prüfprogramm. Die Effektivität dieser die unternehmerische Freiheit des Arbeitgebers beschränkenden Mechanismen wird freilich in dem Moment in Frage gestellt, in dem mit KI-Systemen Entscheidungsträger auftreten, die diesen Anforderungen prinzipiell nicht gerecht werden können. Kann der Arbeitgeber (bzw. sein menschlicher Vertreter) qua Menschsein die unendlich vielen Umstände des Einzelfalls potentiell erfassen, deuten und unter Berücksichtigung der betroffenen Interessen bewusst abwägen, ist das System „blind“ für eine derartige Entscheidungsfindung.372 Es blendet (ohne dass es sich hierzu bewusst entscheidet) die tatsächlichen Umstände des Einzelfalls aus und versucht ihnen stattdessen im Wege schematischer Annahmen zu begegnen.373 Es versteht dabei jedoch ebenso wenig von dem, was es tut, wie der ahnungslose Mitarbeiter, der in seinem Büro sitzt und über das Schicksal des 370 Wiedemann, Arbeitsverhältnis, 15 f. (Hervorhebung im Original). Ein anderes ergibt sich auch nicht daraus, dass die Digitalisierung der Arbeitswelt womöglich eine „Selbststeuerung des Arbeitnehmers“ in Form eines „Weisungsträgers gegenüber sich selbst“ ermöglicht, vgl. Kurt, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung, 9, 16. 371 Dieser Begriff soll im hiesigen Kontext ersichtlich weiter verstanden werden, als er dem Arbeitsrecht gemeinhin als „Schlüsselbegriff“ für seine Anwendbarkeit dient; hierzu ErfK/ Preis, BGB § 611a Rn. 43. 372 Ebenso betonend Ernst, in: Klafki/Würkert, Digitalisierung und Recht, 63, 68. Vgl. schon Weizenbaum, Die Macht der Computer, 282, 295: Der Mensch ist mit Problemen konfrontiert, „die aus seinen spezifischen biologischen und emotionalen Bedürfnissen entstehen“, die der KI stets „fremd sein [müssen]“. 373 Vgl. Nink, Justiz und Algorithmen, 197 f., 201 ff.; für das Strafverfahren Gless/Wohlers, in: FS Kindhäuser, 147, 159 f.; vgl. jüngst BGH, Urt. v. 09. 09. 2021 – I ZR 113/20, NJW 2021, 3125, 3128 Rn. 34 (zu einem automatisierten Vertragsgenerator): Das Programm mag darauf ausgerichtet sein „alle typischen und in der Praxis häufig vorkommenden Fallkonstellationen vorwegzunehmen. Dies ändert jedoch nichts daran, dass es sich […] um Lösungen für fiktive Einzelfälle eines unbestimmten Personenkreises handelt“.

110

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Arbeitnehmers unter stoischer Anwendung algorithmischer Regeln bestimmt, ohne auch nur die entfernteste Vorstellung davon zu haben, was es für den Arbeitnehmer bedeutet, bei einer Beförderungsrunde nicht berücksichtigt zu werden, seinen Arbeitsplatz zu verlieren, seine Arbeitskraft tagtäglich einem anderen zur unternehmerischen Verwertung zur Verfügung zu stellen, bei Fehlern getadelt oder von seinen Aufgaben „abgezogen“ zu werden. Entscheidungssysteme sind für all diese zwischenmenschlichen, den Abwägungsprozess im Einzelfall (mehr oder minder) begleitenden Einflüsse nicht empfänglich.374 Der Arbeitnehmer wird stattdessen mit einer Instanz konfrontiert, die gleich dem Arbeitgeber über seine sozialen und ökonomischen Lebensbedingungen herrscht,375 ohne sich aber selbst inmitten der im Recht verankerten sozialen Normen der menschlichen Lebenswelt („billiges Ermessen“) zu bewegen;376 in den Worten Hoffmann-Riems: „Sie [Entscheidungssysteme] haben auch nicht die Chance zu entscheiden, ob sie sich regelkonform verhalten wollen oder nicht: Denn die Steuerung erfolgt nicht mithilfe der fu¨ r die Wirkung rechtlicher Normen typischen Vorgaben in den Kategorien des Dürfens/ Nichtdu¨ rfens oder Sollens, sondern unmittelbar durch Beschränkung des (faktischen) Könnens.“377

Indem der algorithmische Entscheidungsprozess eine bewusste, das menschliche Denken nicht bloß simulierende Entscheidungsfindung unter Berücksichtigung des 374 Vgl. Beck, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung, 239, 253: „Es lässt sich […] weder auf historisch gewachsene Erfahrungen noch auf sich aus biologischer Ähnlichkeit ergebende plausible Vergleiche (etwa zum Schmerzempfinden) zurückgreifen – und weil der Mensch [die Maschine] überdies selbst programmiert, wird die Differenzierung zwischen der Maschine vorgegebenem Programm und von ihr selbst entwickelter Wahrnehmung und Kommunikation ebenfalls immer eine Vermutung bleiben. Die Unterstellung, die wir gegenüber anderen Menschen vornehmen, nämlich dass sie zumindest ähnlich wahrnehmen, fühlen, denken, und schlussfolgern wie wir selbst, kann gegenüber Maschinen somit gerade nicht erfolgen.“ (Hervorhebung durch Verf.). 375 Vgl. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 8: „Herrschaftsrisiko“; WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 1: „Freiheitsrisiko“. Allgemein zum Risiko maschineller Fremdsteuerung Hoffmann-Riem, in: Augstein, Reclaim Autonomy, 121, 122 f.; vgl. dagegen Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes, 119, der es allein für maßgeblich hält, dass das System und damit auch seine vermeintliche „Macht“ menschengemacht und damit (auch künftig) allein auf diesen zurückzuführen sei; s. dagegen Greco, RW 2020, 29, 57, 59 f.: Die Loslösung der Machtausübung von individueller Verantwortung, die die „Erfahrung der eigenen Verletzlichkeit“ zwingend voraussetze, offenbare eine „genozidale Einstellung“. 376 Allgemein Precht, Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens, 29: Es fehle dem System an einem „In-der-Welt-Sein“; vgl. auch Greco, RW 2020, 29, 50 f.: „[N]icht nur, dass Maschinen nichts wissen und nichts denken und nichts erleben, sondern insbesondere dass sie, anders als der Mensch, sich nicht einmalig, vergänglich, verletzlich erleben“; sowie NidaRümelin/Weidenfeld, Digitaler Humanismus, 39: Es sei maßgeblich, dass der Akteur „wirklich versteht, was es bedeutet, die Welt zu erleben und Gefühle zu haben“; als auch Han, Psychopolitik, 92: „Die datengetriebene Quantifizierung der Wirklichkeit vertreibt den Geist ganz aus dem Wissen“. 377 Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 35.

D. Rechtsposition des Arbeitnehmers

111

tatsächlichen Einzelfalls schon prinzipiell nicht zu gewährleisten vermag, wird die Rechtfertigung der persönlichen Auslieferung des Arbeitnehmers defizitär. Um ein Vielfaches potenziert sich die algorithmische Fremdbestimmung dadurch, dass automatisierte Entscheidungen, trotz (oder gerade wegen) der aufgezeigten Unzulänglichkeiten, vorauseilend als objektiv, unvoreingenommen und/oder präzise wahrgenommen werden.378 Will sich der Arbeitnehmer ihnen gegenüber zur Wehr setzen, so ist zu besorgen, sieht er sich zunächst der Aufgabe gegenüber, den KISystemen entgegengebrachten Vertrauensvorschuss zu erschüttern.379 4. Zwischenergebnis Die algorithmische Fremdbestimmung des Arbeitnehmers ist mit einer Eingriffstiefe verbunden, die über die traditionelle Fremdbestimmung hinausgeht. Das System versteht es schlichtweg nicht, den Anforderungen an Entscheidungen des Arbeitgebers unter verständiger Würdigung des Einzelfalls Rechnung zu tragen. Um das Gleichgewicht zwischen der persönlichen Auslieferung des Arbeitnehmers und der Entscheidungsmacht des Arbeitgebers aufrechtzuerhalten, ist die algorithmische Fremdbestimmung daher nur unter erhöhten Rechtfertigungsvoraussetzungen zuzulassen, die den aufgezeigten Risiken Rechnung tragen.

III. Diskriminierungsrisiko Eine besondere Ausprägung der algorithmischen Fremdbestimmung ist überdies in ihrem spezifischen Benachteiligungspotential anzutreffen.380 Sollen bspw. „passende“ Kandidaten für eine Stelle identifiziert werden, müssen hierzu zunächst algorithmische Größen bestimmt und miteinander in Beziehung gesetzt werden.381 Bereits die Auswahl dieser Zielgrößen begründet ein Diskriminierungsrisiko.382 Das gilt nicht nur für die Programmierung automatischer Systeme, die als „Akt sozialer Gestaltung“ stets Wertvorstellungen der hinter ihr stehenden Menschen auf sich vereint,383 sodass eine (unbewusste)384 Perpetuierung von Strukturen entgegen § 1 AGG in unbestimmt vielen Entscheidungssituationen385 zu befürchten ist.386

378 Vgl. schon Ehmann, in: FS Hilger/Stumpf, 125, 134; s. hierzu im Einzelnen noch unter 3. Teil, C.IV.1.c)cc)(1)(a). 379 Vgl. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 2 Rn. 34: „Sachautorität“ der Maschine. 380 Hierzu etwa Nink, Justiz und Algorithmen, 167 ff.; Wischmeyer, AöR 143 (2018), 1, 26 ff.; vgl. auch Steege, MMR 2019, 715; diff. Greco, RW 2020, 29, 41: Diskussion im Kern „Gesellschaftskritik“. 381 Orwat, Diskriminierungsrisiken, 77. 382 Instruktiv Martini, Blackbox Algorithmus, 48 ff.; Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 453; Kullmann, in: GJZ, Privatrecht 2050, 227, 233 ff. 383 Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 29.

112

2. Teil: Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen

Eine unzulässige Benachteiligung droht auch, wenn Algorithmen anhand diskriminierungsbehafteter Daten selbständig „lernen“ (sog. input bias).387 Diesen Trainingsdatensätzen können diskriminierende Muster zugrunde liegen, etwa weil bestimmte Gruppen von Merkmalsträgern über- oder unterrepräsentiert werden.388 Soll ein Algorithmus unter Berücksichtigung der Einstellungspraxis der letzten fünf Jahre bspw. darauf trainiert werden, „passende“ Bewerber vorzuschlagen, kann durch die Berücksichtigung des Umstands, dass Bewerber mit männlichem Geschlecht in der Vergangenheit mit ihrer Bewerbung etwa doppelt so erfolgreich waren wie Bewerber mit weiblichen Geschlecht, einer unzulässigen Anknüpfung an ein Merkmal des § 1 AGG der Weg bereitet werden.389 Nicht anders verhält es sich, wenn Bewerber an automatisierten Telefoninterviews teilnehmen, die auf Grundlage der verwendeten Sprache Rückschlüsse auf die Persönlichkeit ziehen. In diesem Fall könnte sich eine unzulässige Benachteiligung dadurch einstellen, dass aus besonderen Sprechgewohnheiten abgeleitet wird, dass der Bewerber aus dem Ausland kommt oder kein „Muttersprachler“ ist.390 Eine Benachteiligung droht ferner dann, wenn das Entscheidungssystem – ohne dass es hierfür selbst ein Verständnis aufbringt – an Stellvertretermerkmale anknüpft (sog. Proxies).391 Anhand von Stellvertretermerkmalen versucht der Arbeitgeber für gewöhnlich den von ihm präferierten Bewerbereigenschaften annäherungsweise Ausdruck zu verleihen. Zugleich aber können Stellvertretermerkmale auch eine hohe Korrelation mit den verpönten Merkmalen des § 1 AGG aufweisen.392 Will ein Unternehmen etwa potentiell „erfolgreiche“ Kandidaten einstellen, könnte es den Werdegang oder persönlichen Hintergrund ihrer bisherigen „erfolgreichen“ Mitarbeiter analysieren.393 Erweist sich eine lange Unternehmenszugehörigkeit dabei als Kennzeichnen erfolgreicher Tätigkeit, könnten ganze Gruppen von Menschen, die üblicherweise eine höhere Wechselrate aufweisen, wie möglicherweise Bewerber mit weiblichem Geschlecht, systematisch ins Hintertreffen geraten.394 Gleiches gilt für die Anknüpfung an vermeintlich neutrale Merkmale wie „Teilzeitbeschäftigung“

384 Ob dies durch eine Pflicht zu „vorurteilsfreiem Programmieren“ abgewendet werden kann, bleibt abzuwarten; hierzu v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HRBereich, 39, vgl. die Vorschläge von Kullmann, in: GJZ, Privatrecht 2050, 227, 251. 385 Vgl. auch v. Harbou, JZ 2020, 340, 344: „Breitenwirkung“. 386 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 31. 387 Barocas/Selbst, Calif. L. R. 104 (2016), 671, 680 ff. 388 Tischbirek, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 103, 105. 389 Vgl. Hartmann, EuZA 2019, 421. 390 Hierzu Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1919. 391 Barocas/Selbst, Calif. L. R. 104 (2016), 671, 691. 392 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 36. 393 Hierzu etwa Dzida, NZA 2017, 541, 542. 394 Orwat, Diskriminierungsrisiken, 78.

E. Zusammenfassung

113

oder bestimmte Freizeitbeschäftigungen, die etwa mit erfolgreichen (männlichen) Führungskräften verbunden werden.395

E. Zusammenfassung Mit dem zurückliegenden Kapitel ist der Rahmen der nachfolgenden Untersuchung abgesteckt. Folgende Beobachtungen gilt es festzuhalten: 1. Algorithmische Entscheidungssysteme nehmen eine syntaktische Verknüpfung von Daten vor. Dies vermittelt ihnen jedoch kein Verständnis für die der Syntax zugeschriebenen Bedeutung. 2. Der Arbeitgeber hat die Wissensbasis des Entscheidungssystems arbeitsrechtlich auszugestalten. Neben einer algorithmischen Nachbildung konkreter Entscheidungszusammenhänge, die bereits eine höchstrichterliche Klärung erfahren haben, könnte sich die abstrakte Gewichtung der Entscheidungsparameter als praxistaugliches Szenario anbieten. Autonome Systeme erlauben darüber hinaus, die Entscheidungsparameter unter fortlaufender Auswertung höchstrichterlicher Wertungen „selbstständig“ neu auszurichten. 3. Technisch generierte Erklärungen sind dem Arbeitgeber aufgrund des willentlichen Einsatzes des Entscheidungssystems als originär eigene Willenserklärungen zuzurechnen. An die Stelle eines aktuellen Arbeitgeberwillens tritt ein Vertrauen in die verlässliche Ausführung der Handlungserwartungen durch das KI-System. Das Vertrauen in ein System, das eine Entscheidung trifft, ohne deren Bedeutung sowie die Umstände des Einzelfalls bewusst erfassen zu können, begründet eine Autorität, die dem Arbeitsverhältnis fremd ist. 4. Die Übertragung von Arbeitgeberentscheidungen auf algorithmische Systeme ist verbunden mit einem Risiko für das Recht auf informationelle Selbstbestimmung des Arbeitnehmers. Darüber hinaus wird der Arbeitnehmer einer algorithmischen Fremdbestimmung ausgesetzt, die einer besonderen Rechtfertigung bedarf.

395 Zu den Fällen dieser „normative unresponsiveness“ Tischbirek, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 103, 106 f.

Dritter Teil

Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen Die rechtliche Beurteilung algorithmisch durchdrungener Arbeitgeberentscheidungen beginnt bei der Einsicht, dass, wie noch im Einzelnen aufzuzeigen sein wird, jedwede Verwendung personenbezogener Daten des Arbeitnehmers eine rechtfertigungsbedürftige Verkürzung seines Rechts auf informationelle Selbstbestimmung darstellt.1 Werden Arbeitnehmerdaten darüber hinaus in den Dienst seiner algorithmischen Fremdbestimmung gestellt, findet eine besonders tiefgehende Art ihrer Verwendung statt, die eine entsprechend spezifische Rechtfertigung verlangt. Das vorliegende Kapitel macht es sich zur Aufgabe, dem Rechtfertigungsbedürfnis dieser zweistufigen Persönlichkeitsgefährdung systematisch zu begegnen. Im Anschluss an eine Einführung in das datenschutzrechtlich vermittelte regulatorische Umfeld (A.) sollen hierzu zunächst die Anforderungen präzisiert werden, an denen das Vorhaben algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen auszurichten ist (B.). In diesem Zusammenhang wird schließlich ein normatives Spannungsfeld freigelegt, das eine systematische Abgrenzung automatisierter Entscheidungen in der Sache zu einem bloß entscheidungsvorbereitenden Einsatz von KI-Systemen erfordert (C.). Diese Unternehmung soll ferner dazu genutzt werden, um diejenigen Bestimmungen nachzuzeichnen, die eine algorithmisierte Erhebung, Analyse und Verknüpfung von Beschäftigtendaten im Vorfeld konkreter Arbeitgeberentscheidungen, wie bspw. im Wege sog. People Analytics-Verfahren, begleiten.

A. Vorbemerkungen Im Mittelpunkt der nachfolgenden Untersuchung steht die Bestimmung über automatisierte Entscheidungen im Einzelfall einschließlich Profiling (Art. 22 DSGVO). Sie wird ergänzt durch die allgemeinen Regelungen über die Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext gemäß § 26 BDSG. Ihrer Analyse seien eingangs Bemerkungen über den Anwendungsbereich von DSGVO und BDSG im Beschäftigungskontext vorangestellt. Daran anknüpfend soll das für die hiesigen Zwecke zentrale Prüfungsprogramm des Art. 22 DSGVO überblickt werden.

1 Dieses gilt auch unter Privaten, dazu Roßnagel, NJW 2019, 1, 2 ff.; zur Wirkungsweise der GRCh im Privatrecht ausf. Jarass, ZEuP 2017, 310, 315 ff.

A. Vorbemerkungen

115

I. Anknüpfungspunkt Datenschutzrecht Die DSGVO hat den Rechtscharakter einer Verordnung und gilt damit unmittelbar in jedem Mitgliedstaat (Art. 288 Abs. 2 AEUV). Ihr Regelungsanliegen betrifft den Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und den freien Verkehr solcher Daten (Art. 1 Abs. 1 DSGVO). Dabei soll ein „gleichmäßiges und hohes Datenschutzniveau“ gewährleistet werden.2 Das BDSG ist als nationaler Rechtsakt in Ergänzung zur DSGVO einzuordnen. Sein Anliegen besteht darin, die durch die DSGVO an die Mitgliedstaaten gerichteten Regelungsaufträge zu erfüllen.3 Dem Anwendungsvorrang der DSGVO trägt das BDSG klarstellend dadurch Rechnung, als seine Vorschriften im Konfliktfall hinter denen der DSGVO zurücktreten (§ 1 Abs. 5 BDSG).4 1. Grundbegriffe Die DSGVO erfasst jede Form der ganz oder teilweise automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten. Darüber hinaus betrifft sie die nichtautomatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten, sofern diese in einem Dateisystem gespeichert sind oder gespeichert werden sollen (Art. 2 Abs. 1 DSGVO). a) Personenbezogene Daten Personenbezogene Daten betreffen alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person („betroffene Person“) beziehen (Art. 4 Nr. 1 Hs. 1 DSGVO).5 Eine Person gilt als identifizierbar, wenn sie direkt oder indirekt, insbesondere mittels Zuordnung identifiziert werden kann. Unerheblich ist, wie die Zuordnung vorgenommen wird. Eine Zuordnung durch einen Namen steht einer Zuordnung mittels einer Kennnummer, Standortdaten, einer Online-Kennung sowie besonderer Merkmale gleich, die Ausdruck der physischen, physiologischen, genetischen, psychischen, wirtschaftlichen, kulturellen oder sozialen Identität der betreffenden Person sind (Art. 4 Nr. 1 Hs. 2 DSGVO). Für die Feststellung, ob eine natürliche Person identifizierbar ist, sind nach Auffassung des Verordnungsgebers alle Mittel zu berücksichtigen, die von dem 2 ErwG 10, S. 1 zur DSGVO. Wird im Folgenden auf ErwG verwiesen, sind, sofern nicht anderweitig gekennzeichnet, die der DSGVO gemeint. 3 BT-Drs. 18/11325, S. 1; vgl. auch Kühling/Martini, EuZW 2016, 448, 449, die in der DSGVO angesichts zahlreicher Öffnungsklauseln ein „atypische[s] Hybrid aus Verordnung und Richtlinie“ erblicken. 4 Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, § 1 Rn. 13 f. 5 Dass die Feststellung des Personenbezugs ein semantisches Verständnis der Daten voraussetzt, zentraler Anknüpfungspunkt also die „personenbezogene Information“ sein müsste (Oster, JZ 2021, 167, 170 f.), zeugt zwar von handwerklichen Ungenauigkeiten, macht die Definition jedoch nicht unbrauchbar.

116

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Verantwortlichen (Art. 4 Nr. 7 DSGVO) oder einer anderen Person „nach allgemeinem Ermessen wahrscheinlich genutzt werden“, um die Person direkt oder indirekt zu identifizieren (bspw. durch Aussonderung).6 Bei der Beurteilung der Wahrscheinlichkeit sind alle objektiven Faktoren7 in Rechnung zu stellen, wie die Kosten der Identifizierung und der dafür erforderliche Zeitaufwand. Zu berücksichtigen sind ferner die zum Zeitpunkt der Verarbeitung verfügbare Technologie sowie technologische Entwicklungen.8 Eine natürliche Person ist demgemäß auch dann als identifizierbar anzusehen, wenn der Verantwortliche über rechtliche Mittel verfügt, die es ihm erlauben, die Person anhand von Zusatzinformationen eines Dritten, wie etwa eines Internetzugangsanbieters, bestimmen zu lassen.9 Das kann insbesondere pseudonymisierte personenbezogene Daten betreffen, die in einer Weise verarbeitet wurden, dass die personenbezogenen Daten ohne Hinzuziehung zusätzlicher Informationen einer spezifischen Person nicht mehr zugeordnet werden können (Art. 4 Nr. 5 DSGVO).10 Ein anderes gilt allein bei sog. anonymen Informationen, die sich nicht oder endgültig nicht mehr auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen.11 An einem Bezug zu einer natürlichen Person fehlt es etwa dann, wenn lediglich Maschinendaten erhoben werden.12 Werden allein Kennzahlen betreffend Leistung, Produktivität, Materialverbrauch oder Verschleiß einer Maschine verarbeitet, wird – für sich genommen – kein Bezug zu einer natürlichen Person hergestellt. Ein anderes gilt, wenn sich jene Arbeitnehmer, die die Maschine bedienen, an dieser mit ihrer persönlichen Personalkennziffer oder ihrem individuellen Nutzerkonto zwecks Authentifizierung „anmelden“.13 Durch die Verknüpfung mit den durch das persönliche Nutzerkonto vermittelten persönlichen Informationen über den Arbeit6

ErwG 26, S. 3. Die freilich eine subjektive Beurteilung des konkret Verantwortlichen erfordern, ausf. Brauneck, EuZW 2019, 680, 684 f.; vgl. auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 119 ff. 8 ErwG 26, S. 4. 9 EuGH, Urt. v. 19. 10. 2016 – C-582/14 (Breyer), NJW 2016, 3579 = ZD 2017, 24; zur Streitfrage einer erforderlichen relativen oder absoluten Bestimmbarkeit unter der DSGVO s. Brauneck, EuZW 2019, 680, 682 ff. 10 ErwG 26, S. 1; Auer-Reinsdorff/Conrad/Conrad/Treeger, Hdb. IT-DSR, § 34 Rn. 106; Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 49. 11 ErwG 26, S. 5; eingehend zur Abgrenzung von anonymisierten und (bloß) pseudonymisierten Daten s. Hofmann/Johannes, ZD 2017, 221, 222 f. 12 Götz, Personalmanagement, 67 f.; Clemenz, in: FS 100 Jahre BetrVR, 101, 106; vgl. GKBetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 576; NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 155: dort jeweils „Betriebsdaten“. Der Begriff der Betriebsdaten wird in der hiesigen Diskussion allerdings auch als Oberbegriff für sämtliche, betrieblich anfallende personenbezogene Daten verwendet, s. etwa Hofmann, ZD 2016, 12, 16. Angesichts dieser begrifflichen Unschärfe soll im Folgenden von „Maschinendaten“ gesprochen werden, wenn von betrieblich erhobenen Daten ohne Personenbezug i. S. d. Art. 4 Nr. 1 DSGVO die Rede ist. 13 Eingehend mit weiteren Beispielen Hofmann, ZD 2016, 12, 13 f., 16 f. 7

A. Vorbemerkungen

117

nehmer (Name, Alter, Qualifikation, ggf. Krankheitsdaten etc.)14 können die vormals „neutralen“ Maschinendaten nunmehr einen Personenbezug aufweisen.15 Mittels des so hergestellten Personenbezugs lässt sich aus den zunächst bloßen Maschinendaten bspw. ermitteln, wie ein Arbeitnehmer mit der Maschine umgeht,16 welche Einstellungen er vornimmt oder wie lange er für die Bearbeitung bestimmter Aufgaben benötigt.17 Die so „infizierten“ Maschinendaten lassen einen Rückschluss auf das individuelle Arbeitsverhalten zu und sind daher ebenso als personenbezogene Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 1 DSGVO einzuordnen.18 b) Verarbeitung Personenbezogene Daten sind aus Sicht der DSGVO gleichwohl nur dann von Interesse, wenn sie Gegenstand einer Verarbeitung sind. Vom Begriff der „Verarbeitung“ umfasst ist jeder – mit oder ohne Hilfe automatisierter Verfahren – ausgeführte Vorgang oder jede solche Vorgangsreihe im Zusammenhang mit personenbezogenen Daten.19 Beispielhaft nennt die DSGVO das Erheben, das Erfassen, die Organisation, das Ordnen, die Speicherung, die Anpassung oder Veränderung, das Auslesen, das Abfragen, die Verwendung, die Offenlegung durch Übermittlung, Verbreitung oder eine andere Form der Bereitstellung, den Abgleich oder die Verknüpfung, die Einschränkung, das Löschen oder die Vernichtung personenbezogener Daten (Art. 4 Nr. 2 DSGVO). Mit dem Auffangtatbestand der Verwendung sollen neben dem Erheben und Erfassen letztlich alle Arten des zweckgerichteten Gebrauches sowie der Nutzung von Daten erfasst werden.20 Ferner macht es keinen Unterschied, ob die Verarbeitung personenbezogener Daten durch öffentliche oder durch nichtöffentliche Stellen vorgenommen wird.21 Die datenschutzrechtlichen Bestimmungen entfalten somit Wirkung ohne Rücksicht auf die zugrunde liegende Rechtsbeziehung. Sie gelten sowohl für das öffentlichrechtliche wie für das privatrechtliche Verhältnis.22

14 Vgl. die Übersicht über typische personenbezogene Daten im Beschäftigungskontext bei Lachenmann, in: Besgen/Prinz, Arbeiten 4.0, § 11 Rn. 11. 15 Möglichkeiten der Anonymisierung beschreiben Winter/Battis/Halvani, ZD 2019, 489, 490 ff., sowie Götz, Personalmanagement, 75 ff. 16 Für den Fall des Einsatzes „vollautomatisierter“ Fahrzeuge ist etwa an Hinweise auf dessen Übersteuerung durch den Arbeitnehmer zu denken; hierzu Schwarze, in: Oppermann/ Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.4 Rn. 31. 17 Hofmann, ZD 2016, 12, 16 f. 18 Lachenmann, in: Besgen/Prinz, Arbeiten 4.0, § 11 Rn. 14. 19 Dazu im Einzelnen noch unter C.I.1. sowie C.IV.2.a)aa)(2)(b). 20 Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 29. 21 Für die DSGVO ergibt sich dies im Umkehrschluss aus Art. 2 Abs. 2 bis 4 DSGVO; s. Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 2 Rn. 2. 22 TBPH/Buchner, Datenschutzrecht, 404 Rn. 3.

118

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

c) Verantwortlicher Eng verbunden mit dem Begriff der Verarbeitung ist derjenige des „Verantwortlichen“. Gemäß Art. 4 Nr. 7 DSGVO ist Verantwortlicher die natürliche oder juristische Person (Behörde, Einrichtung oder andere Stelle), die allein oder gemeinsam mit anderen über die Zwecke und Mittel der Verarbeitung von personenbezogenen Daten entscheidet. An den Verantwortlichen knüpfen die Rechte und Pflichten unter der DSGVO an (Art. 5 Abs. 2 Alt. 1 DSGVO).23 Mit der Bestimmung des Verantwortlichen wird das gesetzgeberische Ziel verbunden, „einen wirksamen und umfassenden Schutz der betroffenen Personen zu gewährleisten“.24 Die Bestimmung des Verantwortlichen richtet sich danach, welche natürliche oder juristische Person über die wesentlichen Aspekte der Verarbeitungsmittel entscheidet oder zumindest mitentscheidet.25 Legen zwei (oder mehr) Verantwortliche gemeinsam die Zwecke und Mittel der Verarbeitung fest, sind sie „gemeinsam Verantwortliche“ (Art. 26 Abs. 1 S. 1 DSGVO). Sie haben gemäß Art. 26 Abs. 1 S. 2 DSGVO in einer Vereinbarung festzulegen, wer von ihnen welche Verpflichtung unter der DSGVO erfüllt.26 Eine gemeinsame Verantwortlichkeit setzt nicht voraus, dass den Akteuren eine „gleichwertige“ Verantwortlichkeit zukommt; die Akteure können vielmehr in verschiedenen Phasen der Verarbeitung und in unterschiedlichem Ausmaß einbezogen sein.27 Der Begriff des Verantwortlichen ist abzugrenzen von dem des „Auftragsverarbeiters“. Gemäß Art. 4 Nr. 8 DSGVO ist Auftragsverarbeiter jede natürliche oder juristische Person (Behörde, Einrichtung oder andere Stelle), die personenbezogene Daten im Auftrag des Verantwortlichen verarbeitet. Kennzeichnend für die Auftragsverarbeitung ist, dass die betreffende Stelle personenbezogene Daten verarbeitet, ohne dass dieser eine eigene Entscheidungshoheit über Zweck und Mittel der Verarbeitung zusteht.28 Der Handlungsspielraum des Auftragsverarbeiters ist vielmehr durch den Auftrag des Verantwortlichen vorgezeichnet. Die Verarbeitung durch einen Auftragsverarbeiter erfolgt demgemäß auf Grundlage eines Vertrages (bzw. eines anderen Rechtsinstruments), der u. a. die Einzelheiten der Verarbeitung (Gegenstand, Dauer, Art und Zweck der Verarbeitung) sowie die Rechte und Pflichten des Verantwortlichen festlegt (Art. 28 Abs. 3 S. 1 DSGVO). Hierzu gehört insbesondere, dass der Auftragsverarbeiter personenbezogene Daten nur auf Weisung des

23

BeckOK DatenschutzR/Schild, DSGVO Art. 4 Rn. 88. EuGH, Urt. v. 05. 06. 2018 – C-210/16 (ULD Schleswig-Holstein/Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein), ZD 2018, 357, 358 Rn. 28. 25 SHS/Petri, Datenschutzrecht, Art. 4 DSGVO Rn. 20. 26 Eingehend zur Vertragsgestaltung Schreiber, ZD 2019, 55, 56 ff. 27 EuGH, Urt. v. 05. 06. 2018 – C-210/16 (ULD Schleswig-Holstein/Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein), ZD 2018, 357, 358 Rn. 43. 28 SHS/Petri, Datenschutzrecht, Art. 4 DSGVO Rn. 20. 24

A. Vorbemerkungen

119

Verantwortlichen verarbeiten darf (Art. 28 Abs. 3 S. 2 lit. a Hs. 1, Art. 29 DSGVO).29 Die Weisungsgebundenheit des Auftragsverarbeiters soll die zusätzlichen Risiken der Verarbeitung begrenzen, die typischerweise aufgrund der Einbeziehung zusätzlicher Stellen in den Verarbeitungsprozess entstehen.30 Für die Zwecke dieser Arbeit soll davon ausgegangen werden, dass der Arbeitgeber Verantwortlicher i. S. d. Art. 4 Nr. 7 DSGVO und damit Adressat der Pflichten unter der DSGVO ist.31 Hierfür spricht allen voran die Überlegung, dass es der Arbeitgeber ist, der über die Zwecke der Verarbeitung personenbezogener Daten im Beschäftigungsverhältnis entscheidet (so etwa i. R. d. Bewerberakquise, Begründung und Durchführung des Arbeitsverhältnisses oder der Personalplanung, einschließlich der Beendigung von Arbeitsverhältnissen).32 Bedient er sich in diesem Zusammenhang eines Dritten, etwa bei der Einrichtung eines Online-Bewerbungsportals durch die Bereitstellung entsprechender Softwareanwendungen,33 soll von einer Auftragsverarbeitung ausgegangen werden.34 Es wird also – sofern nicht anders kenntlich gemacht – auch in derartigen Konstellationen vorausgesetzt, dass der Arbeitgeber über die wesentlichen Aspekte der Verarbeitung (jedenfalls mit-)entscheidet. 2. Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext a) Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO Grundnorm für die Bewertung der Zulässigkeit einer Verarbeitung personenbezogener Daten (hiernach auch kurz „Datenverarbeitung“) ist Art. 6 Abs. 1 DSGVO. Danach ist eine Datenverarbeitung zulässig, wenn einer der dort genannten Katalogtatbestände erfüllt ist. Für den „Beschäftigungskontext“ gestattet Art. 88 Abs. 1 DSGVO den Mitgliedstaaten, „spezifischere“ Vorschriften zu erlassen, insbesondere für Zwecke der Einstellung, der Erfüllung des Arbeitsvertrages einschließlich der Erfüllung von durch Rechtsvorschriften oder durch Kollektivvereinbarungen festgelegten Pflichten, des Managements, der Planung und der Organisation der Arbeit, der Gleichheit und Diversität am Arbeitsplatz, der Gesundheit und Sicherheit am Arbeitsplatz, des Schutzes des Eigentums der Arbeitgeber oder der Kunden sowie für Zwecke der Inanspruchnahme der mit der Beschäftigung zusammenhängenden individuellen oder kol29 Zur Abgrenzung der sich hieraus ergebenden Verantwortlichkeiten s. Kremer, CR 2019, 225, 226 ff. 30 SHS/Petri, Datenschutzrecht, Art. 28 DSGVO Rn. 58. 31 Vgl. Herdes, in: Taeger, Die Macht der Daten, 77, 79; Joos, NZA 2020, 1216, 1217. 32 Kleinebrink, DB 2018, 2566, 2566; unter Abgrenzung zum Betriebsrat Lücke, NZA 2019, 658, 659 ff.; diff. unter Berücksichtigung von Social Media und BYOD Jung/Hansch, ZD 2019, 143, 145 f. 33 Zur Einordnung als Mietvertrag vgl. BGH, Urt. v. 15. 11. 2006 – XII ZR 120/04, NJW 2007, 2394 = MMR 2007, 243. 34 Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 203.

120

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

lektiven Rechte und Leistungen und für Zwecke der Beendigung des Beschäftigungsverhältnisses.

ErwG 15535 sekundiert, dass selbiges auch für Vorschriften über diejenigen Bedingungen gilt, „unter denen personenbezogene Daten im Beschäftigungskontext auf der Grundlage der Einwilligung des Beschäftigten verarbeitet werden dürfen“.

Der deutsche Gesetzgeber hat mit Erlass von § 26 BDSG36 von dieser Öffnungsklausel37 Gebrauch gemacht,38 sodass die Antwort auf die Frage nach der Rechtmäßigkeit einer Datenverarbeitung für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses zunächst im nationalen Recht zu suchen ist.39 Die Verarbeitung personenbezogener Daten ist hiernach, wie im Einzelnen noch zu diskutieren sein wird, zulässig, wenn dies für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses erforderlich ist (§ 26 Abs. 1 BDSG) oder der Beschäftigte in die Datenverarbeitung eingewilligt hat (§ 26 Abs. 2 BDSG) (sog. „Verbot mit Erlaubnisvorbehalt“40). b) Sonderfall des Art. 22 DSGVO Über diese „einfache“ Form der Verarbeitung personenbezogener Daten, genauer: des Eingriffs in das Recht auf informationelle Selbstbestimmung, hinaus regelt Art. 22 DSGVO41 den „besonderen“42 Fall einer ausschließlich auf einer automati35 Zur Bedeutung von ErwG jüngst EuGH, Urt. v. 13. 09. 2018 – C-287/17, BeckRS 2018, 21394 Rn. 33: „Erwägungsgründe eines Unionsrechtsakts sind rechtlich nicht verbindlich und können weder herangezogen werden, um von den Bestimmungen des betreffenden Rechtsakts abzuweichen, noch, um diese Bestimmungen in einem Sinne auszulegen, der ihrem Wortlaut offensichtlich widerspricht.“ Grundlegend bereits im Urt. v. 13. 07. 1989 – C-215/88, Rn. 31: „Eine Begru¨ ndungserwa¨ gung einer Verordnung kann zwar dazu beitragen, Aufschluß über die Auslegung einer Rechtsvorschrift zu geben, sie kann jedoch nicht selbst eine solche Vorschrift darstellen“. 36 S. im Einzelnen noch unter C.III. 37 Eingehend zur Systematik von Art. 88 DSGVO und § 26 BDSG Franzen, ZfA 2019, 18, 26 ff. Die Regelungskompetenz der Union ist (nach umstrittener Ansicht) in Art. 16 Abs. 2 AEUV zu erblicken, der die Union zum Erlass von Regelungen „über den freien Datenverkehr“ ermächtigt, ausf. hierzu Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 11 ff.; s. dagegen Heuschmid, SR 2019, 1, 5 ff., der Art. 88 DSGVO als Ausdruck der „ausschließlichen“ mitgliedstaatlichen Kompetenz für den Beschäftigtendatenschutz betrachtet mit der Folge, dass der DSGVO im Beschäftigtendatenschutz keine unmittelbare Wirkung zukomme. 38 Ausdrücklich BT-Drs. 18/11325, S. 96. 39 Das hat zur Folge, dass die Datenverarbeitung für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses auch am deutschen Verfassungsrecht, inklusive dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung, zu messen ist; s. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 90a. 40 S. nur Franzen, ZfA 2019, 18, 21; gegen diese dem Verwaltungsrecht entlehnte Terminologie überzeugend Roßnagel, NJW 2019, 1, 5. 41 Vgl. bereits die Vorgängervorschrift des Art. 15 DSRL sowie die darauf beruhende bisherige nationale Regelung des § 6a BDSG a. F.

A. Vorbemerkungen

121

sierten Verarbeitung – einschließlich Profiling – beruhenden Entscheidung. Die Voraussetzungen des § 26 BDSG werden demnach für die besonderen Konstellationen des Art. 22 DSGVO um ein engeres Korsett ergänzt. Die Verengung des nach Maßgabe von § 26 BDSG im Beschäftigungskontext an sich Zulässigen ergibt sich zwar weder unmittelbar aus dem Wortlaut desselbigen, noch formuliert die Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO einen entsprechenden Vorbehalt. Gleichwohl ist zu berücksichtigen, dass der Verordnungsgeber, obgleich er die besonderen Sensibilitäten im Beschäftigungskontext anhand Art. 88 DSGVO wahrnimmt, Fragen des Arbeitsrechts, mögen sie dieses auch nur reflexartig betreffen, nicht allein den Mitgliedstaaten überantworten will. Dies ergibt sich aus ErwG 71, S. 1, da der Verordnungsgeber hiernach von dem korrespondierenden Art. 22 DSGVO auch „Online-Einstellungsverfahren“, und damit eine originäre Materie des Arbeitsrechts, umfasst sehen will.43 Unterstützung erfährt diese Lesart auch durch den deutschen Gesetzgeber – ohne dass diesem Umstand für die Auslegung der DSGVO Wirkung zukäme.44 Dieser sieht den Anwendungsbereich des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG auf die Verarbeitung von Beschäftigungsdaten „für die Entscheidung“ des Arbeitgebers beschränkt. Der nationale Gesetzgeber trennt die Entscheidung des Arbeitgebers mithin von einer Phase, die der Entscheidung vorausgeht und die allein von § 26 BDSG erfasst sein soll.45 Ist die jeweilige Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext mit einer automatisierten Entscheidung i. S. d. DSGVO verknüpft, ist deren Zulässigkeit (auch hiernach) allein an der Spezialvorschrift des Art. 22 DSGVO zu messen.

II. Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall einschließlich Profiling Die Regelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO verbürgt das Recht des Betroffenen, nicht einer ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung – einschließlich Profiling – beruhenden Entscheidung unterworfen zu werden, die ihr gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt. In Abweichung von diesem Grundsatz darf eine Entscheidung gemäß Art. 22 Abs. 2 DSGVO dann ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhen, wenn sie (a) für den Abschluss oder die Erfüllung eines Vertrages erforderlich ist, (b) durch 42

Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3 Rn. 62; s. auch Auernhammer/ Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 5: „gesteigerte Form“. 43 Zur Regelungskompetenz der Union s. die Nachweise in 3. Teil, Fn. 37. 44 Zum autonomen Charakter des Unionsrechts grundlegend EuGH, Urt. v. 05. 02. 1963 – Rechtssache 26/62 (van Gend & Loos), Slg. 1963, S. 1, 25; allgemein zur Auslegung des Gemeinschaftsrechts s. BEHK/Epiney, Die Europäische Union, 265 ff. 45 Vgl. Malorny, JuS 2022, 289, 294. Was freilich nicht vorwegnimmt, wie der Begriff der „Entscheidung“ i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO auszulegen ist, hierzu noch im Detail unter C.IV.2.a)aa)(2)(b).

122

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

nationale Vorschriften gestattet ist oder (c) mit ausdrücklicher Einwilligung des Betroffenen erfolgt. Im Fall einer ausnahmsweise zulässigen automatisierten Entscheidung sind dem Betroffenen gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO gewisse Mindestrechte zu gewähren. Noch engere Voraussetzungen für automatisierte Entscheidungen gelten im Fall des Art. 22 Abs. 4 DSGVO, wonach Entscheidungen außerhalb spezieller Ausnahmefälle nicht auf besonderen Kategorien personenbezogener Daten beruhen dürfen. 1. Grundverständnis von Art. 22 DSGVO a) Regelungszweck aa) Schutz vor algorithmischer Fremdbestimmung Die Regelung des Art. 22 DSGVO ist Ausdruck der Erkenntnis, dass der Einfluss automatisierter Entscheidungen auf nahezu sämtliche Lebensbereiche mit erheblichen Beeinträchtigungen für den Menschen verbunden sein kann.46 Ganz gleich aber, wie „,smart‘, effizient und mächtig“ algorithmische Systeme auch sein mögen,47 sie haben, wie gesehen, keinen Zugang zu der Bedeutung dessen, was sie prozessieren. Sie verstehen die von ihnen verarbeiteten Symbole (Daten) nicht, sie messen ihnen keinerlei Bedeutungsgehalt zu. Ohne einen solchen Zugang aber würde es – in den Worten Martinis – den tradierten Vorstellungen der menschlichen Würde und individuellen Freiheit widersprechen, „Maschinen über Menschen entscheiden und sie diese so ,managen‘ zu lassen, wie Menschen über Objekte entscheiden“. Art. 22 DSGVO will vor diesem Hintergrund sicherstellen, dass grundsätzlich kein Mensch einem rein technischen Entscheidungsvorgang ausgeliefert wird.48 Die menschliche Persönlichkeit soll nicht auf eine reine algorithmische Größe reduziert werden, die allein über die gesellschaftliche und wirtschaftliche Partizipation des Einzelnen entscheidet.49 Der Mensch soll nicht mit dem Ergebnis eines bloß syntaktisch arbeitenden Entscheidungssystems konfrontiert werden, das „den Nimbus der Verbindlichkeit und Richtigkeit für sich reklamiert“, ohne aber von diesem als ein autonomes Wesen anerkannt zu werden.50 Der Einzelne soll im Gegenteil davor 46

DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 5; WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 24. Abzulehnen ist daher die Ansicht, wonach Art. 22 DSGVO bloß Ausdruck eines „diffusen allgemeinen Unbehagens“ sei, so aber Schulz, in: Gola, DSGVO, Art. 22 Rn. 2; dem folgend Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 154. 47 Martini, Blackbox Algorithmus, 170, auch zum Folgenden (Hervorhebung im Original). 48 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 3; vgl. auch Ernst, JZ 2017, 1026, 1030, sowie mit Blick auf Art. 1 Abs. 1 GG Nink, Justiz und Algorithmen, 348 f., und Golla, in: Donath et al., Verfassungen – ihre Rolle im Wandel der Zeit, 183, 189 f. 49 Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 130. 50 Martini, Blackbox Algorithmus, 170. Treffend das Bild vom „Kafka’schen Ohnmachtsgefühl“ bei Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 130.

A. Vorbemerkungen

123

geschützt werden, dass eine ihn betreffende erhebliche Entscheidung einem ausschließlich automatisiert ablaufenden, d. h. durchweg standardisierten, Datenverarbeitungsprozess überantwortet wird.51 Entscheidungen, die für die betroffene Person eine rechtliche Wirkung entfalten oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigen, sollen daher nicht „ohne jegliches menschliche Eingreifen“52 zustande kommen.53 Entscheidungen von erheblichem Gewicht sollen vielmehr der individuellen Einschätzung einer natürlichen Person vorbehalten bleiben („Gebot menschlicher Intervention“).54 Allein sie weiß die Umstände des Einzelfalls prinzipiell zu würdigen. Allein ihre Beteiligung vermag die Annahme zu rechtfertigen, dass es der Entscheidung – auch unter Einsatz technischer Hilfssysteme – stets um die Herstellung von Einzelfallgerechtigkeit geht. Mit Art. 22 DSGVO zieht der Verordnungsgeber so einen äußersten Rahmen und extrahiert diejenige Form der automatisierten Datenverarbeitung, die den Einzelnen zum bloßen Objekt („shall not be subject to a decision“)55 ungeprüfter technisch generierter Entscheidungen herabwürdigt.56 Art. 22 DSGVO fungiert damit als Scharnier zwischen einer zwingend menschlichen Entscheidungsfindung und – ausweislich Art. 22 Abs. 2 DSGVO – einer ausnahmsweise zulässigen algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers. bb) Gesamtgesellschaftliche Schutzrichtung Ein effektiver Individualschutz ist freilich nur denkbar, wenn dem eingeforderten „menschlichen Eingreifen“ substantielles Gewicht zukommt. Die menschliche Einflussnahme auf den Entscheidungsprozess erweist sich nur dann als substantiell, wenn die Position des menschlichen Entscheidungsträgers nicht bloß formaler Natur ist. Die Rolle des dazwischengeschalteten Menschen muss angesichts immer komplexer werdender KI-Systeme im Gegenteil gehaltvoll aufgewertet wird. Sollen

51 52 53

Rn. 4.

Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 1. ErwG 71, S. 1. Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 3; Ehmann/Selmayr/Hladjk, DSGVO, Art. 22

54 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 3; Härting, ITRB 2016, 209, 210; vgl. den ähnlichen Maßstab innerhalb der gesellschaftsrechtlichen Literatur betreffend einer zwingend menschlichen Letztendscheidungskompetenz bei Möslein, ZIP 2018, 204, 208 f.; Wagner, BB 2018, 1097, 1098 f.; mit Blick auf die Effizienzgewinne enger Linardatos, ZIP 2019, 504, 508: bloße Sicherstellung der generellen Systemfunktionalität; abweichend hiervon stellen Weber/Kiefner/Jobst, NZG 2018, 1131, 1134, allein auf die Zurechnung technisch generierter Entscheidungen i. R. d. Letztendscheidungsverantwortung ab. 55 Noch deutlicher die französische Sprachfassung: „droit de ne pas faire l’objet d’une décision“ (Hervorhebungen durch Verf.). 56 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 8; ders., JZ 2017, 1017, 1019; ferner AG Düsseldorf v. 18. 01. 2018 – 22 C 136/17, ZD 2018, 187, 188 Rn. 5 (m. Anm. Breyer); BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 2.

124

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

algorithmisch vermittelte Entscheidungen Anerkennung finden, muss der menschliche Entscheidungsträger in die Mitte des Entscheidungsprozesses rücken. Um die exponierte Stellung des menschlichen Entscheidungsträgers abzusichern, sieht sich Art. 22 DSGVO in der Verantwortung, eine nachhaltige Kritik- und Entscheidungsfähigkeit auf Seiten des dazwischengeschalteten Menschen zu fördern und sicherzustellen. Es ist dies neben dem Individualschutz das zentrale Regelungsanliegen des Verordnungsgebers, der in einem allzu großen gesellschaftlichen Vertrauen auf algorithmische Entscheidungsprozesse eben jene den Menschen kennzeichnenden Fähigkeiten bedroht sieht.57 Art. 22 DSGVO soll mit anderen Worten davor schützen, dass die menschliche Ordnung, die sich auf das (interpretationsbedürftige)58 Verständnis kausaler Zusammenhänge gründet, gegen die trügerische Sicherheit algorithmisch abgebildeter Korrelationsmuster eingetauscht wird.59 Es ist dies der Leitgedanke des Art. 22 DSGVO, die Bedeutung des Menschen in Fragen von erheblicher Bedeutung aufrechtzuerhalten, sei es als Entscheidungsträger, sei es als Adressat ebensolcher Entscheidungen.60 b) Vehikelfunktion Die Bedeutung des Art. 22 DSGVO lässt sich ferner dadurch ermessen, dass die Vorschrift einem umfassenden Regelungsgeflecht zugrunde liegt. So legt die DSGVO dem Verantwortlichen im Fall einer automatisierten Entscheidungsfindung spezielle Informationspflichten gegenüber der betroffenen Person auf (Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. g DSGVO).61 Dabei ist der Betroffene über das Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling, über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer derartigen Verarbeitung zu unterrichten. Der Betroffene ist seinerseits berechtigt, eine entsprechende Auskunft zu verlangen (Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO).62 Darüber hinaus wird vom Verantwortlichen im Fall der automatisiert ablaufenden systematischen und umfassenden Bewertung persönlicher Aspekte eine sog. Datenschutz57

Vgl. Zahariev, PinG 2017, 73, 76. Insofern sei nur auf das wissenschaftstheoretische Induktionsproblem hingewiesen, vgl. hierzu Popper, Logik der Forschung, 3 ff. 59 Vgl. Martini, in: Hill/Martini/Wagner, Digitale Lebenswelt, 97, 131 ff. (noch zu § 6a BDSG a. F.). 60 In Art. 22 Abs. 1 DSGVO lässt sich so der Versuch erblicken, die anthropozentrische Ordnung (vgl. 2. Teil, Fn. 340) dadurch aufrechtzuerhalten, dass dem Menschen in Entscheidungen von erheblicher Bedeutung die zentrale Rolle zugeteilt wird; s. auch Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 84: „we can discern not just fear about humans letting machines make mistakes but a concern to uphold human dignity by ensuring that humans (and not their ,data shadows‘) maintain the primary role in ,constituting‘ themselves“ (Hervorhebungen im Original); vgl. auch bereits Bygrave, Com. L. S. R. 17 (2001), 17, 18 (noch zur DSRL); dagegen GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 3: keine erkennbare Schutzstrategie. 61 Hierzu noch unter 4. Teil, B.I. 62 Hierzu noch unter 4. Teil, B.II.5.d). 58

A. Vorbemerkungen

125

Folgenabschätzung eingefordert, sofern die Bewertung ihrerseits als Grundlage für Entscheidungen dient (§ 35 Abs. 3 lit. a DSGVO). Im Fall des Zuwiderhandelns gegen Art. 22 DSGVO sieht sich der Verantwortliche zudem Haftungs- (Art. 82 DSGVO) und Bußgeldrisiken (§ 83 Abs. 5 lit. b DSGVO) gegenüber. c) Verbotsnorm Für das Gesamtverständnis der Norm innerhalb dieses Regelungsgeflechts ist es ferner unverzichtbar, zu klären, welche Rechtswirkungen mit ihr verknüpft sind. Ausweislich seines Wortlauts verbrieft Art. 22 Abs. 1 DSGVO ein „Recht“ der betroffenen Person, nicht einer ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung – einschließlich Profiling – beruhenden Entscheidung unterworfen zu werden. Der Bedeutungsgehalt der Norm ist vor diesem Hintergrund eng mit der Frage verknüpft, ob Art. 22 DSGVO automatisierte Entscheidungen grundsätzlich untersagt (und nur ausnahmsweise zulässt) oder aber ob seine Wirkung zunächst die individuelle Geltendmachung jenes „Rechts“ voraussetzt. aa) Kein Erfordernis der individuellen Geltendmachung Für letztere Lesart63 spricht neben dem bereits zitierten Wortlaut („Recht“)64 die Überlegung, dass dem Verordnungsgeber eine den etwaigen Verbotscharakter zum Ausdruck bringende Alternativformulierung keineswegs fremd gewesen war.65 Denn noch unter Geltung der nationalen Vorgängervorschrift war unmissverständlich geregelt: „Entscheidungen […] dürfen nicht“ (§ 6a Abs. 1 S. 1 BDSG a. F.). Eine derartig eindeutige Formulierung findet sich im gegenwärtigen Normtext lediglich in dem Sonderfall des Art. 22 Abs. 4 DSGVO: Entscheidungen „dürfen nicht“ auf besonderen Kategorien personenbezogener Daten beruhen.66 Die Binnensystematik des Art. 22 DSGVO scheint damit den Schluss nahezulegen, dass außerhalb der speziellen Anordnung des Art. 22 Abs. 4 DSGVO zunächst eine individuelle Geltendmachung des Abwehrrechts nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO von Nöten ist. Diese Auslegung übersieht allerdings, dass der Sonderfall des Art. 22 Abs. 4 DSGVO selbst überhaupt nur auf der Ausnahmevorschrift des Art. 22 Abs. 2 DSGVO aufbaut („Entscheidungen nach Abs. 2“). Selbst in dem Fall, in dem eine 63 Befürwortend EuArbRK/Franzen, VO 2016/679/EU Art. 22 Rn. 3; Zahariev, PinG 2017, 73, 76; bitkom, Positionspapier, S. 3; wohl auch BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 2.1.; offen Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 52; unklar Ehmann/Selmayr/Hladjk, DSGVO, Art. 22 Rn. 1; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 5: „mittelbarer Verbotscharakter“. 64 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 16; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 12. 65 Vgl. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 2.1. 66 Vgl. auch die Regelung über automatisierte Entscheidungen i. R. d. Verhütung, Ermittlung, Aufdeckung oder Verfolgung von Straftaten und der Strafvollstreckung gemäß Art. 11 JIRL („verboten“) sowie § 54 Abs. 1 BDSG („nur zulässig, wenn“).

126

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

automatisierte Entscheidung ausnahmsweise zulässig ist,67 statuiert Art. 22 Abs. 4 DSGVO also ein von der individuellen Geltendmachung unabhängiges Verbot automatisierter Entscheidungen.68 Diese Einsicht erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Spezialanordnung des Art. 22 Abs. 4 DSGVO die Grundregel des Art. 22 Abs. 1 DSGVO schlicht „wieder aufleben“ lässt und darüber hinaus für den von ihr geregelten Bereich strengere Rahmenbedingungen entwirft. Diese Argumentation kann auf der anderen Seite jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass Art. 22 DSGVO innerhalb des Kapitels der Betroffenenrechte verankert ist („Kapitel III – Rechte der betroffenen Person“69).70 Unter gesetzessystematischen Gesichtspunkten ließe sich also argumentieren, dass Art. 22 DSGVO stets im Gesamtzusammenhang mit den Art. 13 bis Art. 21 DSGVO zu betrachten sei.71 Richtig ist allerdings auch: Nicht alle „Rechte“ des Kapitels III, namentlich die Informationspflichten der Art. 13 und Art. 14 DSGVO, setzen eine individuelle Inanspruchnahme voraus. Aus der bloßen Zugehörigkeit des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu Kapitel III kann das Erfordernis seiner Geltendmachung somit nicht abgeleitet werden.72 Eine vollständige systematische Erfassung hat ferner auch dem Umstand Rechnung zu tragen, dass ein bloßes „Recht“ des Betroffenen der Sache nach ein „Widerspruchsrecht“ i. S. d. DSGVO darstellen würde und damit streng genommen in den Tatbestand des Art. 21 DSGVO hätte integriert werden müssen.73 Dass zwischen Art. 21 DSGVO und Art. 22 DSGVO allerdings zu unterscheiden ist, macht auch der Titel des gemeinsamen Abschnitts 4 („Widerspruchsrecht und automatisierte Entscheidung im Einzelfall“) deutlich.74 Nicht zuletzt die systematische Stellung von Art. 22 DSGVO lässt also erhebliche Zweifel daran, dass die Regelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zwingend einer individuellen Geltendmachung bedarf. 67 Der Ausnahmecharakter von Art. 22 Abs. 2 DSGVO wird nicht zuletzt deutlich in ErwG 71, S. 3: „Eine auf einer derartigen Verarbeitung, einschließlich des Profilings, beruhende Entscheidungsfindung sollte allerdings erlaubt sein, wenn […]“ (Hervorhebung durch Verf.); so auch Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 21. Der für die einheitliche Anwendung der DSGVO eingerichtete Europäische Datenschutzausschuss (Art. 68, 70 DSGVO) hat die in dieser Arbeit zitierten Leitlinien der Artikel 29-Datenschutzgruppe bestätigt (vgl. hierzu BeckOK DatenschutzR/Brink/Wilhelm-Robertson, DSGVO Art. 68 Rn. 7). 68 Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 29b. 69 Vgl. auch den Verweis in Art. 83 Abs. 5 lit. b DSGVO. 70 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 16; vgl. auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2455. 71 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 29a. 72 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 39 f. 73 Culik, Beschäftigtendatenschutz, 231; Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 29b; vgl. auch Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 40. 74 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 40.

A. Vorbemerkungen

127

bb) Grundsätzliches Verbot Mit Blick auf Sinn und Zweck der Vorschrift ist überdies hervorzuheben, dass ein effektiver Schutz des Betroffenen vor einer algorithmischen Fremdbestimmung nur garantiert wird, wenn Art. 22 Abs. 1 DSGVO unabhängig von einer individuellen Geltendmachung Rechtswirkung entfaltet.75 Die grundsätzliche gesetzgeberische Billigung, eine natürliche Person einer technisch generierten, sie erheblich betreffenden Entscheidung auszuliefern, würde andernfalls ein Signal übermitteln, das nur schwerlich mit dem grundrechtlich verbrieften Achtungsanspruch des Menschen vereinbar wäre: Automatisierte Entscheidungen wären danach – ohne dass zwingend ein Fall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vorliegen müsste – solange als zulässig anzusehen, bis der Betroffene einer solchen Praxis aktiv widerspricht.76 Ein derartiges Verständnis würde nicht nur die Last, sich einer automatisierten Entscheidung mit erheblicher Wirkung zu erwehren, auf den Betroffenen verschieben.77 Das Erfordernis einer zwingenden Geltendmachung mit der Folge, dass ein Mensch die Entscheidung zu treffen hat, hätte darüber hinaus zur Konsequenz, dass eine Inanspruchnahme des gleichlautenden Mindestrechts gemäß Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO („Eingreifen einer Person“) bereits vorweggenommen wäre.78 Für einen eigenständigen Regelungsbereich des Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO bliebe in diesem Fall nur noch wenig Raum.79 75 So auch Martini, Blackbox Algorithmus, 170 f.; Paal/Pauly/ders., DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 29b; Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 99; Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 4; Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 39; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 16; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2455; Spindler/Horváth, in: Spindler/ Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 22 Rn. 1, 3, 5; Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 21; Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 49; Abel, ZD 2018, 304, 305; Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 26; ders., RDV 2017, 3; Dammann, ZD 2016, 307, 313; Roßnagel/Hohmann, DSGVO, § 3 Rn. 147; Roßnagel/Nebel, DSGVO, § 3 Rn. 76; ferner Kort, RdA 2018, 24, 29; Martini/Nink, NVwZ-Extra 2017, 1, 3; Gausling, PinG 2019, 61, 70; dies., DSRITB 2018, 519, 540: „de facto“ Verbotsnorm; wohl auch Roßnagel, NJW 2019, 1, 5; schon für § 6a BDSG a. F. Becker, SCHUFA, 482; zweifelnd Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 4. 76 Eine solche Wertung lässt sich auch nicht den (geplanten) Interventionsrechten von Plattformbeschäftigten gemäß Art. 8 des Vorschlags für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen in der Plattformarbeit (COM(2021) 762 final) entnehmen (in diese Richtung aber Krause, NZA 2022, 521, 530). Vorstehender Art. 8 soll lediglich die Mindestrechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO ergänzen, er verhält sich aber gerade nicht zur Zulässigkeit automatisierter Entscheidungen. Er setzt ihre Zulässigkeit nach Art. 22 DSGVO vielmehr voraus; vgl. Frank/Heine, ZdiW 2022, 335, 336 f. 77 Kaminsky, Berk. T. L. J. 34 (2019), 189, 196 f. 78 Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 87; Wachter/Mittelstadt/ Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 95; Götz, Personalmanagement, 156 f. 79 Allenfalls dann, wenn ausnahmsweise ein Fall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vorliegt. Hier ließe sich jedoch fragen, ob die ausnahmsweise Zulässigkeit nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO durch den „Widerspruch“ des Betroffenen und das folgende Eingreifen einer Person nicht „entwertet“ wird; ähnlich Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 40. Glei-

128

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Das Erfordernis einer individuellen Geltendmachung würde dem Schutzzweck zudem diametral entgegenstehen. Das wird durch die Überlegung deutlich, dass der Betroffene aus verschiedensten Gründen veranlasst sein könnte, von einer Geltendmachung seines „Rechts“ abzusehen. Der auf das Bestehen seines Arbeitsverhältnisses existentiell angewiesene Arbeitnehmer wird typischerweise aus Sorge davor, „negativ“ in Erscheinung zu treten, von einem Widerspruch absehen. Andernfalls riskierte er, nachteiligen arbeitsrechtlichen Konsequenzen (z. B. Versetzung, Nichtbeförderung, Absehen von einer Entfristung etc.) unterworfen zu werden. Der Schutz, der dem Arbeitnehmer nach der gesetzgeberischen Konzeption durch Art. 22 DSGVO zuteilwerden soll, würde damit zur bloßen Makulatur.80 Um insbesondere auch in diesen Fällen ein effektives Schutzniveau zu gewährleisten, wird Art. 22 Abs. 1 DSGVO unter Berücksichtigung von Art. 7 und Art. 8 GRCh (Achtung des Privat- und Familienlebens, Schutz personenbezogener Daten) daher als grundsätzliches Verbot tendenziell weit auszulegen sein.81 cc) Rechtsfolgen unzulässiger automatisierter Entscheidungen Der Verbotscharakter bringt es mit sich, dass Entscheidungen, die entgegen den Vorgaben des Art. 22 DSGVO ausschließlich automatisiert ergehen, keinerlei Wirkung zukommen darf. Um seiner Verbotswirkung Rechnung zu tragen, ist daher auf diejenigen gesetzlichen Mechanismen zurückzugreifen, die die mit der ausschließlich automatisierten Entscheidung intendierte rechtliche Wirkung bzw. ähnlich erhebliche Beeinträchtigung bereits „im Keim zu ersticken“ wissen. Garant dieses Anliegens ist § 134 BGB. Ein Rechtsgeschäft, das unter Verstoß gegen Art. 22 DSGVO vorgenommen wird, ist demgemäß als nichtig zu betrachten.82 Die ausschließlich automatisierte Entscheidung entfaltet damit auch keinerlei vorläufige Wirkung, der sich der Betroffene – wie etwa durch Ausübung eines „Anfechtungsrechts“ (vgl. Art. 22 Abs. 3 Var. 3 DSGVO) – zu erwehren hätte.83 Andernfalls würde die gesetzgeberische Wertentscheidung Schaden nehmen, wäre die Behauptung des grundsätzlichen Verbots (wiederum) von der individuellen Durchsetzungsstärke des Betroffenen abhängig. Seine individuelle Entscheidungsmacht spielt ausweislich Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO (Einwilligung) zwar eine gewichtige Rolle. Ihre Bedeutung ist jedoch auf die situative Befreiung des Verchermaßen könnte der Gehalt des Art. 22 Abs. 3 DSGVO durch die vorhergehende Inanspruchnahme des Art. 22 Abs. 1 DSGVO bereits „aufgebraucht“ worden sein. 80 Ähnlich Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 29b. 81 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 12; Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 95. Diese Wertung schließt es – insbesondere mit Blick auf den Wortlaut – nicht aus, dem Arbeitnehmer zudem einen Unterlassungsanspruch aus Art. 22 Abs. 1 DSGVO zuzuerkennen; a. A. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 2.2. 82 A. A. offenbar Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 45. 83 S. aber für den Fall des § 35a VwVfG Stelkens/Bonk/Sachs/Stelkens, VwVfG § 35a Rn. 56.

A. Vorbemerkungen

129

antwortlichen von der grundsätzlichen Verbotswirkung beschränkt.84 Sie muss nicht um der Behauptung des (ohnehin geltenden) Verbots willen aktiviert werden. 2. Grundstruktur von Art. 22 DSGVO a) Automatisierte Entscheidung Ob der Einsatz KI-basierter Entscheidungssysteme im Arbeitsverhältnis an den Vorgaben des Art. 22 DSGVO zu messen ist, hängt davon ab, ob die jeweilige technisch generierte Entscheidung eine „ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung – einschließlich Profiling – beruhende Entscheidung“ darstellt. Die nachfolgenden Erwägungen wollen das hierin angelegte Prüfprogramm überblicken, ehe sich die Untersuchung der Analyse konkreter Arbeitgeberentscheidungen im Detail zuwendet. aa) Ausgangspunkt: „Entscheidung“ Im Mittelpunkt des Art. 22 Abs. 1 DSGVO steht der Begriff der „Entscheidung“. Erst eine ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhende Entscheidung, die rechtliche Wirkung entfaltet oder den Betroffenen ähnlich erheblich beeinträchtigt, rechtfertigt die durch Art. 22 DSGVO gegenüber „einfachen“ Datenverarbeitungssituationen erhöhten85 Rechtmäßigkeitsvoraussetzungen.86 Für die Anwendung des Art. 22 DSGVO spielt es – wie im Einzelnen noch zu sehen sein wird – grundsätzlich keine Rolle, ob die Entscheidung durch ein KI-System unmittelbar selbst getroffen oder derart vorbestimmt wird, dass ein späteres menschliches Eingreifen die Ausschließlichkeit nicht zu unterbrechen vermag.87 Allgemein betrachtet bezieht sich der Begriff der „Entscheidung“ auf das Produkt (Ausgabe) eines Datenverarbeitungssystems.88 Im Mittelpunkt steht der finale Teilbereich eines Prozesses, der eine Wirkung in der Außenwelt erzielt und dabei 84

S. im Übrigen zu den hohen materiellen Anforderungen noch unter B.I.5. Vgl. Galetzka, K&R 2018, 675, 678: „modifiziert“. 86 Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 27; Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3, Rn. 66; Weichert, in: DWWS, DSGVO, Art. 22 Rn. 16; Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 278; s. dagegen Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 3: Art. 22 DSGVO sei eine „(Verfahrens-)Vorschrift […], die die weiterhin nach Art. 6 Abs. 1 zu bestimmende Rechtmäßigkeit einer automatisierten Verarbeitung dann flankiert, wenn sich hieran automatisch eine für die betroffene Person beschwerende Entscheidung anschließt“ (Hervorhebung durch Verf.); BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 4: „kein […] Erlaubnistatbestand“; v. Lewinsky/Rützel, DSB 2018, 253, 253; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 11: Art. 22 regele nur „die Nutzung bestimmter Ergebnisse einer Datenverarbeitung“; Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 12. 87 DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 25. 88 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 5. 85

130

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

eine „kritische Relevanzschwelle“ überschreitet.89 Der Begriff der „Entscheidung“ beschreibt damit einen aus mindestens zwei Varianten auswählenden, gestaltenden Akt, mit dem eine abschließende erhebliche Wirkung verbunden ist.90 Beispiel: Werden der Busfahrerin im „Boardcomputer“ die starren Abfahrtzeiten des Sommerfahrplans angezeigt, ist hierin mangels Auswahloption keine „Entscheidung“ zu erblicken.91 Ein anderes gilt dann, wenn die Abfahrtzeiten je nach Wetterlage, Personenaufkommen etc. unter Anwendung eines Algorithmus durch das System selbstständig festgesetzt werden und die Busfahrerin unter Verwendung ihrer personenbezogenen Daten (bspw. Personalkennziffer, Schichtdauer, Aufenthaltsort) entsprechend angewiesen wird.

(1) Willenserklärung Typischerweise wird mit einer Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach allgemeinem zivilrechtlichem Verständnis das Zusammenfallen eines (allgemeinen92) Regelungswillens mit dessen nach Außen tretender (technisch vermittelter) Bekundung verbunden.93 Gegen ein solches Verständnis spricht nicht, dass die „rechtliche Wirkung“ einer Willenserklärung streng genommen erst mit ihrem Zugang beim Empfänger, nicht also schon mit der von Art. 22 Abs. 1 DSGVO sanktionierten automatisierten „Entscheidung“ hierüber eintritt. Denn Art. 22 Abs. 1 DSGVO kommt es nur darauf an, dass die Entscheidung rechtliche Wirkungen „entfaltet“ („produces legal effects“). Der Begriff der „Entfaltung“, der die „Entscheidung“ mit der „rechtlichen Wirkung“ sprachlich verbindet, deutet an, dass „Entscheidung“ und „rechtliche Wirkung“ in einem dynamischen Zusammenhang stehen: Die „Entscheidung“ ist der Ausgangspunkt der „Entfaltung“, während die rechtliche Wirkung zu einem späteren Zeitpunkt eintritt. Die rechtliche Wirkung ist mit anderen Worten in der Entfaltung der Entscheidung bereits angelegt. Ein gegenteiliges, allzu formalistisches Verständnis würde dagegen nicht nur den Wortlaut der Norm übermäßig verengen. Es würde außerdem dem Regelungsanliegen entgegenlaufen, das erkennbar davon ausgeht, dass die automatisierte Entscheidung selbst schon sanktionsbedürftige Wirkungen zeitigt. (2) Rechtsgeschäftsähnliche Handlung und Realakt Ein ausschließlich rechtsgeschäftliches Verständnis von Art. 22 DSGVO ist freilich nicht angezeigt: Ausweislich von ErwG 71, S. 1 kann von einer Entscheidung auch dann gesprochen werden, wenn auf Grundlage einer automatisierten 89

Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27a. Abel, ZD 2018, 304, 305; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 14; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 17: „Festlegung auf ein bestimmtes Ergebnis“. 91 Fraglich ist bereits, ob in diesem Fall überhaupt personenbezogene Daten automatisiert verarbeitet werden. 92 S. unter 2. Teil, C.III. 93 Ähnlich Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 15a. 90

A. Vorbemerkungen

131

Verarbeitung bloß94 eine „Maßnahme“ ergriffen wird.95 Neben Willenserklärungen sind daher auch solche Handlungen vom Begriff der Entscheidung umfasst, die lediglich auf einen tatsächlichen, nicht aber notwendigerweise rechtlichen Erfolg gerichtet sind, wie rechtsgeschäftsähnliche Handlungen und Realakte.96 Abstrakt generelle Regelungen wie auch strategische (Unternehmens-)Entscheidungen unterfallen dem Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO dagegen nicht.97 Diese Auslegung mag im Hinblick auf den Wortlaut der Bestimmung zwar nicht zwingend erscheinen, schließlich erfährt der Begriff der „Entscheidung“ seinerseits keine Einschränkung. Unter binnensystematischen Gesichtspunkten ist allerdings anzumerken, dass eine Entscheidung nur dann von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst wird, sofern sie eine Erheblichkeit gegenüber einer bestimmten Person („ihr gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt“) aufweist.98 Eine abstrakte Unternehmensentscheidung erlangt i. R. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO somit allein dann Bedeutung, wenn mit ihr bereits eine unmittelbar individuelle Wirkung verbunden ist.99 bb) Erheblichkeit der Entscheidung Eine automatisierte Arbeitgeberentscheidung ist im Regelungszusammenhang des Art. 22 DSGVO nur dann von Interesse, wenn sie gegenüber dem Arbeitnehmer eine rechtliche Wirkung entfaltet (Alt. 1) oder diesen in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt (Alt. 2). (1) Rechtliche Wirkung Eine rechtliche Wirkung setzt voraus, dass die Entscheidung den rechtlichen Status der betroffenen Person in irgendeiner Weise verändert.100 Der rechtliche Status wird verändert, wenn ein Recht oder Rechtsverhältnis begründet oder aufgehoben oder in ein bestehendes Recht eingegriffen wird.101 In Betracht kommt hierbei ins94 Zum Verhältnis von „Entscheidung“ und „Maßnahme“ s. Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 23. 95 Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 12; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 58. 96 Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 15a; s. aber Abel, ZD 2018, 304, 305, nach dessen Verständnis eine Entscheidung offenbar zwingend „regelnde Wirkung“ entfalten müsse, was mit Blick auf die unterschiedlichen Erheblichkeitsschwellen nicht geteilt werden kann. 97 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 17; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 15. 98 Dazu sogleich. 99 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 17. 100 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 32. 101 Abel, ZD 2018, 304, 306; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 24; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 22.

132

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

besondere das einseitige rechtsgeschäftliche Handeln in Gestalt der Willenserklärung.102 (2) Ähnlich erhebliche Beeinträchtigung Darüber hinaus umfasst das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auch solche Entscheidungen, die den Betroffenen in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigen. Die Regelung dient als Auffangtatbestand gegenüber der Entscheidung mit rechtlicher Wirkung.103 Der tatbestandliche Umfang ist gleichwohl auf derartige Entscheidungen zu begrenzen, die nach Maßgabe des Einzelfalls eine nachhaltige, mehr als nur geringfügige Beeinträchtigung der wirtschaftlichen oder persönlichen Angelegenheiten104 der betroffenen Person bewirken oder ihr Verhalten wesentlich beeinflussen.105 Maßgeblich ist, dass die faktische Folge – nach objektiver Maßgabe106 – mit der einer rechtlichen Wirkung vergleichbar ist,107 wobei nicht die Rechtsform des Handelns, sondern seine Ausstrahlungswirkung auf die Persönlichkeitsrechte maßgeblich sein soll.108 Der Verordnungsgeber hatte hier unter anderem die „automatische Ablehnung eines Online-Kreditantrags“ sowie „OnlineEinstellungsverfahren ohne jegliches menschliche Eingreifen“ vor Augen.109 cc) Ausschließlichkeit der automatisierten Entscheidung Von größter Bedeutung für die Betrachtung ist schließlich die Frage, unter welchen Voraussetzungen eine Arbeitgeberentscheidung – insbesondere beim Einsatz vermeintlich bloß unterstützender KI-Systeme – als ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhend gilt und damit dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterfällt.110

102 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 34; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 29. 103 Vgl. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 37. 104 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27a: „nachhaltige Störung der persönlichen oder wirtschaftlichen Entfaltung“; deutlich weiter gehen etwa Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 252 ff.: „any impairing influence“ (Hervorhebung durch Verf.). 105 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 35; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26; dagegen Galetzka, K&R 2018, 675, 679: „Interessenabwägung“. 106 S. nur Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27; dagegen wohl Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 102. 107 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 23: „nur schwerwiegende Auswirkungen“; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 40. 108 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27. 109 ErwG 71, S. 1; vgl. aber das strengere Verständnis bei Abel, ZD 2018, 304, 306. 110 Im Einzelnen noch unter C.IV.

A. Vorbemerkungen

133

(1) Einsatz technischer Verfahren Der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO setzt zunächst voraus, dass ein Entscheidungsprozess überhaupt unter Einsatz technischer („automatisiert“) Verfahren stattfindet. Obgleich die DSGVO – entgegen der hier vorgenommenen Differenzierung111 – allein den Begriff „automatisiert“ bemüht, bekräftigt der Verordnungsgeber, dass der Schutz natürlicher Personen nicht von den verwendeten Techniken abhängen soll.112 Der Begriff der automatisierten Verarbeitung ist daher weit zu verstehen.113 Vor diesem Hintergrund sowie mit Blick auf den Zweck der Vorschrift ist also davon auszugehen, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach dem hiesigen Verständnis sowohl automatische als auch autonome KI-Systeme erfasst.114 Erst der Rückgriff auf ein algorithmisches Entscheidungsverfahren liefert die betroffene Person einem mit einem hohen Gefährdungspotential verbundenen, weil bloß syntaktischen, Vorgang aus. Eine Entscheidung, die ausschließlich auf Grundlage einer nicht-automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten getroffen wird, wird demgegenüber vom Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht erfasst.115 Beispiel: Dem Paketzusteller P wird nach krankheitsbedingtem Ausfall seines Kollegen K vom (menschlichen) Teamleiter nach Maßgabe des Ablaufplans im Krankheitsfall die Zustellroute des K zugeteilt. Personenbezogene Daten werden dagegen automatisiert verarbeitet, wenn dem P unter algorithmischer Ermittlung der Entfernung seines Wohnorts Fahrtkostenzuschüsse automatisiert gewährt werden.116

Dass die menschliche Entscheidungsfindung, obgleich ihrerseits naturgemäß nicht völlig transparent (und prinzipiell „undurchschaubarer“ als automatische Systeme),117 hierdurch privilegiert wird, ist nach der verordnungsgeberischen Wertung hinzunehmen.118 Regelungsanliegen des Art. 22 DSGVO ist es gerade, in Angelegenheiten von erheblicher Bedeutung („rechtliche Wirkung“, „erhebliche Beeinträchtigung“) eine inhaltliche Auseinandersetzung durch einen die Daten 111

S. oben unter 1. Teil, B. und C. ErwG 15, S. 1 113 Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 2 Rn. 5. 114 Wie hier Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 30; Henssler/ Wewetzer, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. 48. Demgegenüber erweckt es einen missverständlichen Eindruck, wenn vereinzelt (vermeintlich) einfache „Wenn-Dann“-Verfahren nicht dem Anwendungsbereich zugeordnet werden (dazu noch unter B.I.2.a)); s. insbesondere Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1055, der sich für eine strikte Trennung zwischen automatischen und autonomen Entscheidungen ausspricht. 115 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 22. 116 Wie noch zu zeigen sein wird, kommt es i. R. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht darauf an, dass persönliche Aspekte „analysiert oder vorhergesagt“ werden (vgl. Art. 4 Nr. 4 DSGVO); so offenbar aber Klar, BB 2019, 2243, 2249. 117 Insofern ist SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 3, entgegenzutreten, der pauschal vor der Undurchschaubarkeit technischer Verfahren warnt. 118 Zutr. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 2. 112

134

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

verstehenden Menschen sicherzustellen.119 Diese Wertungsentscheidung gilt unabhängig davon – ja: sie wird gerade dadurch bestätigt –, dass auch das menschliche Verhalten sich selbst zu einem bestimmten Grad als unergründlich erweist. (2) Qualifiziertes Dazwischentreten Das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO findet keine Anwendung, wenn die gegenständliche Entscheidung nicht „ausschließlich“ auf einem automatisierten Vorgang beruht. Zwar würde dem Wortlaut nach eine bloß formale Mitwirkung des Menschen, wie etwa die Ausfertigung einer technisch generierten Entscheidung, genügen.120 Hiernach würde der Arbeitgeber von der Verbotswirkung etwa bereits dann befreit, wenn das eingesetzte Kündigungssystem die Kündigungsentscheidung generiert und der Arbeitgeber die Kündigungserklärung – ohne weitere inhaltliche Auseinandersetzung – zwecks Einhaltung der Schriftform121 lediglich unterzeichnet und ausfertigt.122 Wertungsmäßig ist diese Konstellation jedoch nicht von dem Fall zu unterscheiden, in dem der Arbeitnehmer „ohne jegliches menschliche Eingreifen“123 im buchstäblichen Sinn, wie der Gedanke an den ahnungslosen Mitarbeiter verdeutlicht, mit einer Maschinenentscheidung konfrontiert wird.124 Denn erschöpft sich die menschliche Mitwirkung in einem rein formalen Schlussakt, ist die eigentliche Entscheidung vollständig („ausschließlich“) durch das System gefällt worden.125 Beide Fälle widersprechen letztlich unterschiedslos dem Regelungsanliegen, den Menschen vor einer algorithmischen Fremdbestimmung zu schützen.126 Eine von Art. 22 Abs. 1 DSGVO geforderte menschliche Intervention erfordert – im Umkehrschluss aus Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO („Eingreifen“)127 – ein Dazwi-

119 Vgl. Hartmann/Kriebel, DSRITB 2021, 129, 140: „Geschützt wird die Erwartung von Betroffenen am Vorhandensein eines menschlichen Verantwortungssubjekts, welches für die getroffene Entscheidung inhaltlich ,Rede und Antwort‘ stehen kann“ (Hervorhebung im Original). 120 S. Martini, Blackbox Algorithmus, 173; Paal/Pauly/ders., DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17; Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 92. 121 Dazu oben 2. Teil, B.II.2.c)ee). 122 Pointiert Veale/Edwards, Com. L. S. R. 34 (2018), 398, 400: „it would be easy to introduce a nominal human into the loop, ,rubber stamping‘ automated decisions in order to knock out art 22 rights“ (Hervorhebung im Original). 123 ErwG 71, S. 1. 124 Vgl. Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 92, die sich de lege ferenda dafür aussprechen, nicht nur solche Entscheidungen dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu unterwerfen, die „ausschließlich“, sondern auch „überwiegend“ auf eine automatisierte Verarbeitung zurückgehen; vgl. noch Art. 20 Abs. 5 ParlE: „nicht ausschließlich oder vorrangig“. 125 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17. 126 So auch Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 101. 127 Martini, Blackbox Algorithmus, 173.

A. Vorbemerkungen

135

schentreten, das über eine bloß formale Mitwirkung des Menschen an der Entscheidung hinausgeht.128 b) Erlaubnissätze Unterliegt eine Entscheidung ihrer Gestalt nach dem Verbotstatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO, so kann eine auf einer automatisierten Datenverarbeitung beruhende Entscheidungsfindung gleichwohl unter bestimmten Voraussetzungen ausnahmsweise als zulässig zu betrachten sein. aa) Erforderlichkeit Die Verbotsregelung wird überwunden, wenn die ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhende Entscheidung für den Abschluss oder die Erfüllung des Vertrages zwischen der betroffenen Person und dem Verantwortlichen „erforderlich“ ist (Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO). Der Begriff der Erforderlichkeit ist eng mit den Zielen der Vertragsparteien verknüpft und verlangt daher zumindest129 einen unmittelbaren sachlichen Zusammenhang zwischen der automatisierten Entscheidung und dem konkreten Vertragszweck.130 bb) Öffnungsklausel Für das Arbeitsrecht (bislang) nicht von Bedeutung ist die Öffnungsklausel des Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO, wonach eine automatisierte Einzelentscheidung auch durch mitgliedstaatliches Recht ausnahmsweise gestattet sein kann.131 cc) Einwilligung Eine automatisierte Entscheidung ist überdies auch dann als zulässig anzusehen, wenn sie unter ausdrücklicher Einwilligung des Arbeitnehmers erfolgt (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO). Unter einer Einwilligung wird nach der Legaldefinition des Art. 4 Nr. 11 DSGVO132 jede freiwillige für den bestimmten Fall, in informierter 128 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 22; zu den Anforderungen im Detail noch unter C.IV.1. 129 Welche Anforderungen an den Begriff der Erforderlichkeit aus arbeitsrechtlicher Perspektive im Einzelnen zu stellen sind, ist Gegenstand der Untersuchung unter B.I.3. und B.IV.2. 130 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 31a. 131 S. etwa § 37 BDSG, § 35a VwVfG (vgl. BT-Drs. 18/11325, S. 106), § 155 Abs. 4 AO, § 31a SGB X; a. A. zu § 35a VwVfG BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 65; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 48a. 132 Nach überwiegendem – hier abgelehntem, s. im Einzelnen unter C.IV.2. – Verständnis wird eine automatisierte Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht als Verarbeitung i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO verstanden, sodass die Legaldefinition des Art. 4 Nr. 11 DSGVO nur

136

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Weise und unmissverständlich abgegebene Willensbekundung verstanden, mit der die betroffene Person zu verstehen gibt, dass sie mit der Verarbeitung der sie betreffenden Daten einverstanden ist. Es wird Aufgabe der Untersuchung sein, zu klären, in welchem Verhältnis dieses vorgeblich „zentrale […] Scharnier des privaten Datenschutzrechts“133 zum Anwendungsfall der automatisierten Einzelentscheidung im Arbeitsverhältnis steht.134 c) Mindestsicherung im Fall automatisierter Entscheidungen Erweist sich das Verfahren einer automatisierten Entscheidungsfindung für das konkrete Arbeitsverhältnis ausnahmsweise als erforderlich oder hat der betreffende Arbeitnehmer zulässigerweise eine entsprechende Einwilligung erteilt, stehen ihm gleichwohl gewisse Mindestrechte zu.135 Danach kann er jedenfalls das Eingreifen eines Menschen auf Seiten des Arbeitgebers, die Darlegung des eigenen Standpunkts und die „Anfechtung“ der Entscheidung verlangen (Art. 22 Abs. 3 DSGVO). d) Rückausnahme im Fall besonderer Kategorien personenbezogener Daten Als Rückausnahme gegenüber einer ausnahmsweise erlaubten automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 2 DSGVO normiert Art. 22 Abs. 4 DSGVO, dass eine solche Entscheidung grundsätzlich nicht auf besonderen Kategorien personenbezogener Daten gemäß Art. 9 Abs. 1 DSGVO beruhen darf.136 Als besondere Kategorien personenbezogener Daten zählen neben personenbezogenen Daten, aus denen die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen oder die Gewerkschaftszugehörigkeit hervorgehen,137 genetische und biometrische Daten zur eindeutigen Identifizierung einer natürlichen Person, Gesundheitsdaten sowie Daten zum Sexualleben oder der sexuellen Orientierung (Art. 9 Abs. 1 DSGVO).138 Das Verbot des Art. 22 Abs. 4 DSGVO gilt nicht, sofern der Betroffene in die Verarbeitung ausdrücklich einwilligt (Art. 9 Abs. 2 lit. a DSGVO) oder die Verarbeitung auf Grundlage des Unionsrechts oder des Rechts eines Mitgliedstaats aus Gründen eines erheblichen öffentlichen in entsprechender Weise herangezogen wird, vgl. nur SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 52. 133 BeckOK DatenschutzR/Albers/Veit, DSGVO Art. 6 Rn. 29; krit. Martini, JZ 2017, 1017, 1019, der für eine stärkere Verankerung des Datenschutzes als „kollektiver Güterschutz“ plädiert. 134 Dazu unter B.I.5. 135 Im Einzelnen noch unter 4. Teil, B.II. 136 Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 25. 137 Zum Begriff des „Hervorgehens“ mit einer Parallele zur objektiven Überwachungseignung i. S. d. § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG s. Schneider, ZD 2017, 303, 305. 138 Ausf. Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 9 Rn. 10 ff.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

137

Interesses erforderlich ist (Art. 9 Abs. 2 lit. g DSGVO). Voraussetzung ist, dass der Verantwortliche angemessene Maßnahmen zum Schutz der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen der betroffenen Person getroffen hat.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen Auf Grundlage der vorstehenden Maßstäbe lässt sich nunmehr eruieren, welche konkreten Arbeitgeberentscheidungen im Falle ihrer Automatisierung vom Verbot der automatisierten Einzelentscheidung erfasst würden. Dabei soll es an dieser Stelle zunächst um typische Arbeitgeberentscheidungen gehen, die eine Entscheidung in der Sache für das Arbeitsverhältnis bedeuten. Welche Rahmenbedingungen demgegenüber für ihre algorithmisch vermittelte Vorbereitung sowie für den notwendigen Grad der menschlichen Mitwirkung gelten, steht im Anschluss hieran im Fokus der Untersuchung.139 Nach dem tatbestandlichen Vorbild ergibt sich im Wesentlichen ein zweistufiger Prüfungskanon. In einem ersten Schritt ist danach zu fragen, ob die jeweilige Arbeitgeberentscheidung, als „ausschließlich“ automatisierte Entscheidung verstanden, diejenige Erheblichkeit (rechtliche Wirkung, ähnlich erhebliche Beeinträchtigung) aufweist, die das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach sich zieht. Sodann hat sich die Untersuchung mit den möglichen Ausnahmetatbeständen der Erforderlichkeit und einer etwaigen Einwilligung des Arbeitnehmers auseinanderzusetzen.

I. Begründung des Arbeitsvertrages Zu Beginn eines Arbeitsverhältnisses steht die Entscheidung über die „(Nicht-) Einstellung“140 eines Bewerbers. Aus zivilrechtlicher Perspektive handelt es sich hierbei um die Entscheidung über den Antrag zum Abschluss eines Arbeitsvertrages (§ 145 BGB).141 Obgleich es nach der zivilrechtlichen Konzeption naheliegt, danach zu unterscheiden, von wem ein solcher Antrag ausgeht, wird sich die Darstellung im Folgenden allein auf den binären Charakter der Arbeitgeberentscheidung konzentrieren, mit anderen Worten: ob der Arbeitgeber dem Einstellungsinteresse des Bewerbers aus dessen Sicht im Ergebnis positiv oder negativ begegnet. 139

Dazu unter C. Der Begriff der „Einstellung“ soll an dieser Stelle nicht betriebsverfassungsrechtlich verstanden werden (dazu noch unter 4. Teil, C.II.2.), sondern stellvertretend für das gesamte Bewerbungsverfahren mit dem Ziel des Vertragsabschlusses stehen. Auf die Hervorhebung wird im Folgenden verzichtet. 141 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31. 140

138

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

1. Unterbreitung oder Annahme eines Vertragsangebots Unterbreitet der Arbeitgeber dem Bewerber142 (bzw. dem für eine Beförderung in Betracht kommenden Mitarbeiter) ein Angebot auf Abschluss eines Arbeitsvertrages, wird dem Arbeitnehmer die Möglichkeit eröffnet, den Antrag während der Annahmefrist (§ 147 BGB) anzunehmen.143 Durch die der Willenserklärung des Arbeitgebers zugrunde liegenden (positiven) Entscheidung144 über die Unterbreitung eines Vertragsangebots wird der Arbeitnehmer rechtlich in die Lage versetzt, den Abschluss des Arbeitsvertrages einseitig herbeizuführen.145 Gleichermaßen rechtliche Wirkungen entfaltet umgekehrt die (wenn auch selten anzutreffende) Entscheidung des Arbeitgebers, ein vom Arbeitnehmer unterbreitetes Angebot seinerseits anzunehmen.146 Durch die Annahme seines Antrags ist der Bewerber nunmehr unmittelbar arbeitsvertraglich gebunden. a) Teleologische Reduktion mangels Schutzbedürftigkeit? Diese Wertung sieht sich dem Einwand gegenüber, dass die automatisierte (positive) Entscheidung über die Einstellung des Bewerbers aus dessen Sicht eine ausschließlich vorteilhafte Wirkung friste, der Bewerber insofern also kaum schutzbedürftig sei.147 Im Gegenteil: Seinem Begehren auf Einstellung werde vollständig entsprochen. Im Rückblick auf die frühere Ausnahmeregelung des § 6a Abs. 2 Nr. 1 BDSG a. F.148 wird daher argumentiert, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO ebenso nur nachteilige Einzelentscheidungen erfasse.149 Diese Auslegung stützt sich – in Abwesenheit einer 142

In der „Bewerbung“ dürfte im Regelfall mangels feststehender Vertragskonditionen bloß eine Aufforderung an den potentiellen Arbeitgeber zu erblicken sein, seinerseits einen Antrag auf Abschluss eines Arbeitsvertrages zu machen, s. Rolfs, NZA 2016, 586, 588. 143 Vgl. MüKoBGB/Busche, BGB § 145 Rn. 31. Gleiches gilt für die „Verlängerung“ (bzw. Entfristung) eines (zunächst) befristeten Arbeitsvertrages sowie für den Abschluss eines neuen, leistungsbezogenen Vertrages im Rahmen einer Beförderung; s. Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 37. 144 D. h. durch den Zugang der auf der „Entscheidung“ beruhenden Willenserklärung, vgl. dazu schon unter A.II.2.a)aa). 145 Vgl. Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 24; a. A. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 35, der in der Unterbreitung des Angebots zum Vertragsabschluss keine rechtlichen Wirkungen sich „entfalten“ sieht; ähnlich unter Hinweis auf die andernfalls wegen Art. 22 Abs. 3 DSGVO einzupreisenden Transaktionskosten Hennemann, AcP 219 (2019), 818, 836; offen Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2481. 146 Götz, Personalmanagement, 163. 147 Blum, People Analytics, 363; Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 40; Kumkar/RothIsigkeit, JZ 2020, 277, 279. 148 Ausf. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 234 f.; vgl. auch Knitter, Digitale Weisungen, 121. 149 So etwa Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 25; Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 7e; Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 50;

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

139

entsprechenden ausdrücklichen Anordnung150 – darauf, dass eine Entscheidung nach dem Wortlaut nur dann Relevanz erlange, wenn sie die betroffene Person „in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt“. Das Erfordernis der nachteiligen Wirkung gelte gleichermaßen für die erste Alternative (rechtliche Wirkung), da diese durch die Gleichstellung („in ähnlicher Weise“) mit der zweiten Alternative (erhebliche Beeinträchtigung) begrifflich überhaupt erst ausgefüllt werde.151 b) Keine Beschränkung auf nachteilige Entscheidungen Diese Lesart ist jedoch keineswegs zwingend. Zunächst ist zu sehen, dass Art. 22 Abs. 1 Alt. 1 DSGVO – anders als der verwandte Art. 11 Abs. 1 JI-RL („nachteilige Rechtsfolge“)152 – gerade nicht zwischen belastenden und begünstigenden Rechtsfolgen unterscheidet.153 Darüber hinaus verlangt der Wortlaut nicht, dass die Auslegung der ersten Alternative dem Verständnis der zweiten Alternative zu folgen hat.154 Mit anderen Worten: Dem Rückschluss von der zweiten auf die erste Alternative ist mit starken Zweifeln zu begegnen, schließlich ist es die zweite Alternative, die „in ähnlicher Weise“ wie die – ohne Weiteres erfasste – erste Alternative um Anerkennung ringt.155 Doch selbst wenn man die zweite Alternative als maßgeblich betrachtet, vermag es nicht zu überzeugen, dass mit dem Begriff der „Beeinträchtigung“ tatsächlich ausschließlich nachteilige, etwa wirtschaftlich nachteilige, Wirkungen verbunden sein sollen. Insbesondere kann die nachdrückliche Betonung der „Beeinträchtigung“ nicht darüber hinwegtäuschen, dass andere Sprachfassungen an dieser Stelle deutlich neutralere Begriffe verwenden: Die englische Sprachfassung etwa wählt „affect“, die spanische stützt sich auf „afecte“, die französische auf „l’affectant“ und die BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 33; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2477; Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 156, 204; WHWS/Broy/ Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 30; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 69 ff.; vgl. aber die Bedenken bei Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 28; Klar, BB 2019, 2243, 2250; Hoffmann, Profilbildung, 146; zutr. dagegen Deuster, PinG 2016, 75, 77: DSGVO löst sich vom Erfordernis der Stattgabe. 150 Insbesondere ist der Regelungsgehalt des (nationalen) § 37 BDSG ohne Bedeutung für die Auslegung, a. A. offenbar Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 13. 151 S. dazu Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 50; Kühling/ Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 25. 152 Unklar Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 53. 153 Ebenso Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 28, der letztlich gleichwohl eine „einschneidende“ Einwirkung einfordert. 154 So auch Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 199, Rn. 197: offener Wortlaut; dagegen Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 279; Piltz, K&R 2016, 629, 636; Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 13. 155 Vgl. auch Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 25, Gausling, ZD 2019, 335, 340.

140

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

schwedische wählt „påverkar“ (beeinflussen).156 Ungeachtet dessen ist außerdem zu notieren, dass auch die rechtliche Wirkung der Annahme des Antrags eines Bewerbers für diesen streng genommen mit einer – wenn auch wirtschaftlich vorteilhaften – „Beeinträchtigung“ seiner Privatautonomie verbunden ist.157 Schließlich ist er nunmehr als Partei des Arbeitsvertrages unmittelbar aus diesem verpflichtet.158 Mangels einer deutlichen Verankerung im Wortlaut kann daher nicht davon ausgegangen werden, dass eine Entscheidung mit rechtlicher Wirkung nur dann von Bedeutung ist, wenn sie nachteilige Folgen zeitigt.159 Ein gegenteiliges Verständnis würde im Übrigen kaum dem Regelungsanliegen Rechnung tragen, den Menschen in für ihn bedeutsamen Angelegenheiten nicht zum Objekt einer algorithmischen Fremdbestimmung herabzuwürdigen. Die automatisierte Arbeitgeberentscheidung über die Unterbreitung als auch über die Annahme eines Arbeitsvertragsangebots unterfällt mithin der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO.160 2. Nichtunterbreitung oder Ablehnung eines Vertragsangebots Hiervon ist etwa diejenige Situation zu unterscheiden, in der ein Bewerber nach Eingabe seiner Daten in eine Online-Bewerbungsmaske des potentiellen Arbeitgebers eine umgehende, algorithmisch generierte „Absage“ erhält.161 Eine Absage wird den Bewerber zwar regelmäßig enttäuschen. Gleichwohl steht ihm in aller Regel kein Recht zu,162 vermöge dessen er den Abschluss eines Arbeitsvertrages und damit eine Aufwertung seiner wirtschaftlichen Existenzgrundlage einfordern könnte.163 Die Ablehnung des Bewerbers ist nicht auf einen rechtlichen Erfolg gerichtet und stellt damit keine rechtgestaltende Willenserklärung dar.164 Die Entscheidung über seine 156 Näher v. Walter, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 391, 395; vgl. auch das Zugeständnis bei BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 33. 157 Vgl. Schneider, Datenschutz, 271: Rechtswirkung „als Beeinträchtigung im Standardfall“; a. A. wohl Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 13. 158 Ausdrücklich BAG, Urt. v. 07. 06. 2006 – 4 AZR 316/05, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 15 = NZA 2007, 343, 345 Rn. 29: „Einschränkung der allgemeinen Handlungsfreiheit“. 159 Aus diesem Grund ist entgegen Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2474, auch etwa die automatisierte Entscheidung über Fahrtkostenzuschüsse von Art. 22 Abs. 1 DSGVO umfasst. 160 So auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 235 f.; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 34. 161 Was wohl einem „Online-Einstellungsverfahren ohne jegliches menschliche Eingreifen“ entsprechen dürfte, vgl. ErwG 71, S. 1; ebenso Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2484. 162 Ein solches könnte sich bspw. aus einem Tarifvertrag ergeben; vgl. etwa BAG, Urt. v. 17. 06. 1998 – 7 AZR 443/97, AP BGB § 611 Übernahme ins Arbeitsverhältnis Nr. 6 = NZA 1998, 1178. 163 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 34; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2480, s. dort aber Rn. 2484. 164 BAG, Urt. v. 29. 06. 2017 – 8 AZR 402/15, AP AGG § 15 Nr. 24 = NZA 2018, 33, 36 Rn. 22.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

141

Ablehnung entfaltet folglich keine rechtliche Wirkung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO.165 Nichtsdestotrotz ist anzuerkennen, dass die Entscheidung über die Nichtunterbreitung eines Vertragsangebots im Regelfall166 für das weitere wirtschaftliche167 sowie persönliche Fortkommen des Arbeitssuchenden derart bedeutsam ist, dass mit ihr jedenfalls eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO verbunden ist.168 Hat der Arbeitnehmer dem Arbeitgeber umgekehrt ein Angebot auf Abschluss eines konkreten Arbeitsvertrages angetragen und wird dieses abgelehnt, so erlischt der Antrag des Arbeitnehmers (§ 146 S. 1 BGB). Streng genommen hat die Ablehnung eines Antrags also eine rechtliche Wirkung auf Seiten des Arbeitnehmers zur Folge, da dessen Aussicht auf Erweiterung seines Rechtskreises durch Begründung des Arbeitsverhältnisses endgültig enttäuscht wird.169 Dagegen ließe sich unter Hinweis auf die Privatautonomie des Arbeitgebers zwar anführen, dass die Ablehnung des Antrags keine bestehende Rechtsposition des Arbeitnehmers berührt.170 Mit Blick auf die soeben angestellte Wertung im Fall einer bloßen Nichtunterbreitung eines Vertragsangebots („Absage“) wird man diese Frage indes dahinstehen lassen können, da die Entscheidung über die Ablehnung des Antrags auf Abschluss eines Arbeitsvertrages für die Persönlichkeitsentfaltung des Arbeitnehmers jedenfalls eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO bedeuten wird.171 165

Wie hier Dzida, BB 2019, 3060, 3066; Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 20. 166 So letztlich auch Dzida, BB 2019, 3060, 3066 f.; krit. Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 93: abhängig von individueller wirtschaftlicher Situation. 167 Hierzu Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 7b. 168 Ebenso Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 34; i. Erg. auch Jaspers/Jacquemain, RDV 2019, 232, 234; nur für den Fall einer „Bewertung“ s. Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 267; unklar BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 16.1, der die automatische Ablehnung einer Bewerbung zum einen als „Fall von Art. 22“ betrachtet, die Verweigerung eines Vertragsschlusses aber offenbar nur im Zusammenhang mit „(Quasi-)Monopolisten“ als erheblich beeinträchtigend anerkennt (dort Rn. 39a); ähnlich Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27: Ablehnung des Vertragsschlusses „in für die Lebensentfaltung wesentlichen Bereichen“ wie Gesundheitsleistungen oder Versicherungsverträgen; a. A. offenbar Abel, ZD 2018, 304, 306, der die Verweigerung eines Vertragsschlusses nicht als erhebliche Beeinträchtigung betrachtet, obgleich er dabei auf ErwG 71 rekurriert und als „Beispiel […] ,OnlineEinstellungsverfahren […]‘“ identifiziert (Hervorhebung im Original); Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2480, s. aber Rn. 2484; gänzlich abl. Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 207; aus schweizerischer Sicht Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 216 f. 169 S. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31; a. A. offenbar SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 34: Rechtsposition „jedenfalls dann nicht berührt […], wenn keine Diskriminierungsverbote verletzt werden“. 170 So Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31; s. bereits die Darstellung bei Taeger/Gabel/Mackenthun, BDSG, § 6a Rn. 11. 171 Ebenso Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26a; Blum, People Analytics, 160, 352; i. Erg. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31; Holthausen, RdA 2021, 19, 25; für den Versicherungsbereich Hänold, Profiling und

142

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

a) Keine teleologische Reduktion bei formalen Mängeln Den vorstehenden Befunden wird zum Teil einschränkend entgegengehalten, dass eine automatisierte Ablehnung der Bewerbung der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht unterfalle, wenn bloß bestimmte, an die betreffende Stelle vorausgesetzte Qualifikationen oder formale Anforderungen nicht erfüllt seien, das System also überhaupt keine eigene „Bewertung“ vornehme.172 Erfasst würden damit nämlich selbst „einfache ,Wenn-Dann-Entscheidungen‘“.173 Beispiel: Die Beschäftigung als Kurier bei einem Online-Lebensmittelzustellunternehmen setzt voraus, dass der Bewerber über eine (aktuelle) Bescheinigung i. S. d. § 43 IfSG (Gesundheitszeugnis) verfügt. Die Bewerbung wird abgelehnt, da das Gesundheitszeugnis vor über drei Monaten ausgestellt wurde.

Ein derartiges restriktives Verständnis stützt sich im Wesentlichen noch auf den Wortlaut des § 6a Abs. 1 S. 1 BDSG a. F., wonach Entscheidungen nicht ausschließlich auf eine automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten gestützt werden durften, „die der Bewertung einzelner Persönlichkeitsmerkmale dienen“.174 Zwar sympathisierte offenbar auch der Verordnungsgeber mit einer entsprechend einschränkenden Auslegung, wie sich ErwG 71, S. 1 entnehmen lässt („keiner Entscheidung […] zur Bewertung“).175 Doch hat er einer solchen Verengung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO – anders als noch die Entwürfe von Kommission176 und Parlament177 – durch die Aufhebung eines zwingenden Bezugs zur „Auswertung“ bzw. deren Beschränkung auf das „Profiling“ letztlich eine Absage erteilt.178 Die „Bewertung“ erlangt unter der DSGVO nunmehr nur noch Relevanz bei der beautomatisierte Einzelentscheidungen, 51; a. A. offenbar Abel, ZD 2018, 304, 306 (dazu 3. Teil, Fn. 168); Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 40; vgl. bereits Wolber, CR 2003, 623, 626, die eine erhebliche Beeinträchtigung ablehnt, da die Ablehnung (hier: eines Kreditvertrages) „die Lage des Betroffenen nicht verschlechtert“; dagegen Becker, SCHUFA, 485 f. 172 So etwa Kuß, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 G Rn. 53; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 239 ff.; Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 267; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 992; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 19; auch Götz, Personalmanagement, 165, 174 f. (kein „Diskrimierungscharakter“), der andernorts (S. 161) allerdings betont, dass das Verbot „jedweder Form automatisierter Datenverarbeitung“ folge; zu § 6a BDSG a. F. noch BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, 25. Ed., § 6a BDSG Rn. 21.1; in diese Richtung auch für die „Vorselektion“ DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42. 173 Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1057 (Hervorhebung im Original); Kühling/ Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 18; Ingold, JuS 2018, 1214, 1217. 174 So etwa auch der Wortlaut von § 114 Abs. 4 BBG. 175 Vgl. die Darstellung bei Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 7. 176 Art. 20 Abs. 1 KomE: „Maßnahme […] deren Zweck in der Auswertung“. 177 Art. 20 Abs. 2 ParlE: „darf eine Person dem Profiling […] nur unterworfen werden, wenn“. 178 So auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2471; Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 8.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

143

sonderen Situation des Profiling,179 das im Regelungszusammenhang des Art. 22 Abs. 1 DSGVO – ausweislich seines nachgelagerten Einschubs („einschließlich“) – aber gerade keine zwingende Anwendungsvoraussetzung darstellt.180 In den Worten der Artikel 29-Datenschutzgruppe: „Automatisierte Entscheidungen können mit oder ohne Profiling getroffen werden“.181 Aus Sicht des Arbeitnehmers dürfte es im Übrigen keinen Unterschied bedeuten, ob seine Bewerbung abgelehnt wird, weil er einen bestimmten „Punktwert“ nicht erreicht bzw. bestimmte „Skills“ nicht aufweisen kann, deren Feststellung einer vorausgehenden Bewertung bedarf, oder ob es ihm schlicht an „vorausgesetzten Qualifikationen“ fehlt.182 In beiden Fällen wird er unterschiedslos der Autorität des bloß syntaktisch arbeitenden Systems untergeordnet.183 Der Einwand wird ferner durch die Überlegung bestätigt, dass mit derselben Argumentation der Entzug der Fahrerlaubnis entgegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO den Ausspruch einer automatisierten (personenbedingten184) Kündigung als dann „einfache Wenn-Dann-Entscheidung“ erlauben würde.185 Abgesehen davon provoziert die vorgeschlagene vermeintlich eindeutige Differenzierung die (insbesondere für bloß syntaktisch arbeitende Systeme) kaum handhabbare Aufgabe, zwischen – im Hinblick auf die Verbotswirkung des Art. 22 DSGVO dann – bedeutsamen „Skills“ auf der einen und irrelevanten „vorausgesetzten Qualifikationen“ zu unterscheiden, ohne sich einzugestehen, dass sich erstere ohne Mühe auch der zweiten Kategorie zuordnen lassen.186 Mag diese Zuordnung für das obige Kurier-Beispiel weniger Probleme bereiten, dürfte es im Fall eines eingeforderten Nachweises über das Sprachniveau C2 (Englisch) deutlich schwieriger zu beurteilen sein. Aus Sicht des Personalleiters wird es sich hierbei schlichtweg um 179

Dazu im Einzelnen noch unter C.III.4.b)cc)(2) und C.IV.2.a)bb). Was BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 16.1, offenbar übersieht, wenn dieser in den hier relevanten Fällen nunmehr ein Fehlen des „Profiling“ anmerkt (vgl. noch 3. Teil, Fn. 172). Ähnlich Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 19; wohl auch Klar, BB 2019, 2243, 2249. Insbesondere verbietet sich aus Gründen der Aussagelogik der Schluss, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO nur auf die dem Profiling vergleichbaren Fälle Anwendung findet, obgleich die Regelung das Profiling nur als Beispielsfall der Verarbeitung ansieht; so aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 240. 181 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 8. 182 Zitate nach BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 16.1 und Groß/ Gressel, NZA 2016, 990, 992. 183 Somit macht es entgegen Culik, Beschäftigtendatenschutz, 240, zweifellos einen Unterschied gegenüber einer manuellen Überprüfung durch den moralischen Akteur Mensch. 184 Vgl. LAG Niedersachsen, Urt. v. 09. 09. 2003 – 13 Sa 699/03, NJOZ 2004, 151. 185 Entgegen Lorentz, Profiling, 260, wonach „einfache Wenn-Dann-Entscheidungen“ schon keine rechtliche Wirkung entfalten. 186 Was deutlich macht, dass es nicht überzeugt, das immerhin gesetzlich kodifizierte Kriterium der „rechtlichen Wirkung“ bzw. „erheblichen Beeinträchtigung“ als zu unbestimmt abzutun; s. aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 240, der dies spätestens bei der Frage nach der notwendigen Komplexität der „Bewertung“ allerdings selbst einzugestehen hat (243). 180

144

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

eine „vorausgesetzte Qualifikation“ handeln. Der begnadete Fremdsprachler, der mehrere Semester im englischsprachigen Ausland studiert hat, wird seine örtlich gewonnenen muttersprachlichen Fertigkeiten womöglich eher als „Skill“ betrachten.187 Die Regelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ist allen voran mit Blick auf den eindeutigen Wortlaut sowie der Gesetzeshistorie dahingehend auszulegen, dass sie sämtliche Arten der automatisierten Datenverarbeitung erfasst und zwar unabhängig davon, ob diese eine „Bewertung“ des Arbeitnehmers zum Gegenstand hat.188 b) Mehraktige Bewerbungsverfahren Klärungsbedürftig bleibt jedoch, wie im umgekehrten Fall zu entscheiden ist, wenn der Bewerber seine Daten in die Online-Bewerbungsmaske eingegeben hat und nach automatisierter Prüfung nicht abgelehnt, sondern durch das eingesetzte Bewerbungssystem in die nächste Auswahlrunde „eingeladen“ wird.189 Man wird bei der Überlegung zunächst berücksichtigen müssen, dass die (positive) Entscheidung über den Einzug in die nächste Auswahlrunde im Regelfall dem Bewerberinteresse entspricht.190 Jedenfalls aber wird die Entscheidung den Bewerber in seiner Lebensführung, anders als etwa die Entscheidung zur Ablehnung seiner Bewerbung, nicht erheblich betreffen. Es ließe sich daher annehmen, dass eine Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht auszumachen sei.191 Gegen ein derartiges Verständnis spricht allerdings, dass die Entscheidung über das Erreichen der nächsten Runde unter logischen Gesichtspunkten die Entscheidung über die Ablehnung einschließt.192 Zum Zeitpunkt193 der Datenverarbeitung steht 187

Überhaupt werden die personenbezogenen Eingangsdaten des Bewerbers auch in dem Fall „bewertet“, in dem er aufgrund des Fehlens einer notwendigen „Qualifikation“ abgelehnt wird, schließlich wird hierdurch eine neue Information über den Bewerber generiert (etwa: „nicht geeignet“); vgl. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 242. 188 Wie hier Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 10 Rn. 5; Dammann, ZD 2016, 307, 312; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; Götz, Personalmanagement, 161 (s. aber 3. Teil, Fn. 172); offen Knitter, Digitale Weisungen, 112. Die Forderung nach einem „Mindestmaß an Komplexität“ ist abzulehnen, würde hierdurch doch ein technisch kaum lösbares Abgrenzungsproblem geschaffen werden, wofür auch der Normtext keinerlei Rückhalt bietet; ebenso Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 155; a. A. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 20; vgl. auch den wenig griffigen Vorschlag bei Culik, Beschäftigtendatenschutz, 243: „Aspekte, die das Wesen des Beschäftigten ausmachen […] dass sich ein Bild der Persönlichkeit ergibt“. 189 Dem geht üblicherweise eine automatisierte Bestätigung des Eingangs der Bewerbung voraus, die erkenntlich weder rechtliche Wirkung entfaltet noch mit einer ähnlich erheblichen Beeinträchtigung verbunden ist. 190 Ein anderes mag gelten, wenn der Bewerber mehrere Bewerbungsverfahren durchläuft und sein Interesse insgeheim einer anderen Stellenausschreibung gilt. 191 Vgl. die Nachweise unter 3. Teil, Fn. 149. 192 Wie Diercks, in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 79, 89, mit Blick auf OnlineTestverfahren festhält, geht es hierbei nicht um die „Identifikation derjenigen Kandidaten, die

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

145

naturgemäß noch nicht fest, welche finale Entscheidung (Erreichen der nächsten Runde/Ablehnung) über die konkrete Bewerbung ergeht.194 Wird der Bewerber bspw. zu einem sog. Assessment Center eingeladen, bedeutet das zugleich, dass eine (positive) Entscheidung über seine Nichtablehnung ergangen ist. Erreicht er die nächste Runde nicht, steht selbstverständlich auch fest, dass seine Bewerbung abgelehnt wird.

Es handelt sich bei der Entscheidung über das Erreichen der nächsten Auswahlrunde lediglich um die Kehrseite der wegen ihrer beeinträchtigenden Wirkung dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterfallenden Entscheidung über die Ablehnung des Bewerbers.195 Im Ergebnis ist daher festzuhalten, dass nicht nur die automatisierte Entscheidung über die endgültige Ablehnung eines Bewerbers der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterfällt, sondern – denknotwendig – auch die Entscheidung über das Erreichen einer Auswahlrunde.196 c) Individuelle Schaltung von Stellenanzeigen Als dem Bewerbungsverfahren vorgelagerter Akt soll zuletzt die Überlegung diskutiert werden, die Phase der Anwerbung von Bewerbern einem vollständig automatisierten Verfahren zu unterwerfen. Werden etwa personenbezogene Daten potentieller Bewerber in sozialen Netzwerken zum Zwecke des Abgleichs mit Anforderungsprofilen analysiert,197 können den Betroffenen im Falle einer hohen Übereinstimmung individuell Stellenanzeigen angezeigt werden.198 Das US-amerikanische Unternehmen Google bspw. analysiert das Benutzerverhalten anhand der Eingaben in seine Suchmaske. Bei bestimmten Eingabebegriffen lässt es die Meldung anzeigen: „Du sprichst unsere Sprache. Lust auf eine Herausforderung?“ Der Benutzer wird daraufhin zu einem Online-Standardtest für Programmierer eingeladen.199 eingestellt werden, sondern es geht zunächst darum, diejenigen Kandidaten zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit im weiteren Auswahlprozess keine Chance haben“. 193 Zu dessen Maßgeblichkeit vgl. Art. 13 Abs. 2 DSGVO, vgl. auch noch unter 4. Teil, B.II.5.d)aa). 194 In diese Richtung auch Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 20. 195 Eine ähnliche Wertung nimmt offenbar auch der Verordnungsgeber vor, wenn er pauschal auf „Online-Einstellungsverfahren“ als Anwendungsfall der erheblichen Beeinträchtigung abstellt (ErwG 71, S. 1). Noch deutlicher kommt die gesetzgeberische Skepsis gegenüber derartigen Praktiken in der englischen („e-recruiting practices“) oder in der spanischen Sprachfassung („los servicios de contratación en red“) zum Ausdruck. 196 Ebenso TBPH/Buchner, Datenschutzrecht, 268 Rn. 130; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 16. 197 Hierzu schon im Einzelnen Bissels/Ziegelmayer/Kiehn, BB 2013, 2869, 2870 ff.; vgl. auch Dierks, PinG 2016, 30, 31 ff. 198 Zu diesem sog. Targeting s. Scherhag, in: Verhoeven, Digitalisierung im Recruiting, 67, 72 f. 199 Nach Götz, Personalmanagement, 39.

146

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Durch die Schaltung der Stellenanzeigen macht der Arbeitgeber (bzw. ein von ihm beauftragter Dienstleister als Auftragsverarbeiter)200 den potentiellen Bewerber auf sich (den Arbeitgeber) aufmerksam. Der Arbeitgeber betreibt mit anderen Worten Werbung. Zu klären ist daher, ob mit der vollständig automatisierten Entscheidung über die Schaltung der Stellenanzeige eine rechtliche Wirkung bzw. ähnlich erhebliche Beeinträchtigung für den Betroffenen verbunden ist. Im Gegensatz zur gezielten Ansprache des Bewerbers wird durch das bloße Anzeigen der Stellenanzeige noch kein vorvertragliches Schuldverhältnis (§ 311 Abs. 2 Nr. 2 BGB) begründet.201 Mit dem Inserat fordert der Arbeitgeber den potentiellen Bewerber lediglich dazu auf, Kontakt mit ihm aufzunehmen. Dass das Inserat auf den potentiellen Bewerber individuell abgestimmt ist, ändert hiernach nichts. Durch die Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten liegt zwar ein rechtfertigungsbedürftiger Eingriff in die informationelle Selbstbestimmung vor, eine darüber hinausgehende Rechtswirkung für den Betroffenen, wie etwa die Begründung eines vorvertraglichen Schuldverhältnisses, ist jedoch nicht zu erkennen. Fraglich bleibt damit, ob individualisierte Werbeanzeigen den Betroffenen nicht wenigstens ähnlich erheblich beeinträchtigen. Dafür könnte sprechen, dass der Verordnungsgeber „Werbung im Internet“ als besonders regelungsbedürftigen Gegenstand anerkennt. Dieser erfordere einen hohen Grad an Transparenz, da „die große Zahl der Beteiligten und die Komplexität der dazu benötigten Technik es der betroffenen Person schwer machen, zu erkennen und nachzuvollziehen, ob, von wem und zu welchem Zweck sie betreffende personenbezogene Daten erfasst werden“.202

Dessen ungeachtet wird die Anwendbarkeit des Art. 22 DSGVO auf Fälle der „Direktwerbung“ zum Teil unter Hinweis auf die wettbewerbsrechtlichen Vorschriften abgelehnt.203 Sofern der Verantwortliche die Grenzen des § 7 UWG einhalte, bestehe kein weiteres Schutzbedürfnis, dessen sich Art. 22 DSGVO anzunehmen hätte.204 Im Übrigen bringe der Verordnungsgeber selbst zum Ausdruck, dass Direktwerbung nicht von Art. 22 DSGVO erfasst werde, schließlich gewähre Art. 21 Abs. 2 DSGVO dem Betroffenen das Recht, gegen die Verarbeitung ihn betreffender personenbezogener Daten jederzeit Widerspruch einzulegen.205 Ginge der Verordnungsgeber umgekehrt von einer grundsätzlich unzulässigen Direktwerbung aus,

200 Genannt seien sog. Online-Jobbörsen wie Stepstone oder Indeed, die kostenpflichtige Stelleninserate anbieten; vgl. hierzu BKartA, Beschl. v. 06. 02. 2019 – B6-22/16, BeckRS 2019, 4895 Rn. 186, 198. 201 Hierzu NK-GA/Mestwerdt, BGB § 611 Rn. 235; Gola, NZA 2019, 654, 655. 202 ErwG 58, S. 3. 203 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 41. 204 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26. 205 Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 51; Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27b; Abel, ZD 2018, 304, 306.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

147

wäre Art. 21 Abs. 2 DSGVO praktisch ohne Relevanz.206 Direktwerbung sei demnach ausschließlich an Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO zu messen.207 Die Rechtsgrundlage der Direktwerbung wird man als dem „Beschäftigungsverhältnis“ – wie noch zu sehen sein wird208 – vorgelagerte Phase in der Tat grundsätzlich in Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO zu sehen haben.209 Hierbei gilt es zu beachten, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten zum Zwecke der Direktwerbung nach ausdrücklicher Bekundung des Verordnungsgebers als eine dem berechtigten Interesse des Verantwortlichen dienende Verarbeitung betrachtet werden kann.210 Gleichwohl erscheint es nicht ausgeschlossen, in der Schaltung von Stellenanzeigen infolge der automatisierten Analyse personenbezogener Daten eine erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu erblicken.211 Hierbei kann es unter anderem auf die Intensität der Analyse ankommen, wenn die potentiellen Kandidaten etwa über mehrere Websites, Geräte oder Dienste „verfolgt“ werden und – so ließe sich vorstellen – die betreffende Stellenanzeige aufgrund des hierdurch erlangten Informationsvorsprungs nahezu alle Alternativanzeigen verdrängt. Geht mit der individualisierten Stellenanzeige hiernach im Einzelfall ausnahmsweise eine erhebliche Beeinträchtigung des potentiellen Bewerbers einher, überzeugt es nicht, ihn auf das Erfordernis des Widerspruchs zu verweisen. Die Rechtfertigungslast liegt stattdessen beim verantwortlichen Arbeitgeber, der sich um eine Gestattung nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO zu bemühen hat.212 3. Erforderlichkeit für den Abschluss des Arbeitsvertrages Eine automatisierte Entscheidung über die (Nicht-)Einstellung des Bewerbers könnte indes nach Maßgabe von Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO ausnahmsweise zulässig sein. Immerhin erkennt der Verordnungsgeber, dass eine automatisierte Ent206

Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 28. 208 S. unter C.III.1. 209 Die Wertungen dürften jedoch den hergebrachten Grundsätzen entsprechen, ausf. Gola, NZA 2019, 654, 656 f.; vgl. Bissels/Ziegelmayer/Kiehn, BB 2013, 2869, 2870 ff.; Faust, NZA 2010, 427, 431 f. (dort auch zur Funktionsweise von sog. sozialen Netzwerken); eingehend Thüsing/Thüsing/Traut, Beschäftigtendatenschutz, § 14 Rn. 14 ff. 210 ErwG 47, S. 7. 211 Ebenso Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 24 (auch zum Folgenden); SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 37; Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 51; vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27b: „grds.“ keine erhebliche Beeinträchtigung. 212 Dass sich der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO mit dem der wettbewerbsrechtlichen Schutzvorschriften überschneidet, nimmt der Verordnungsgeber im Übrigen offenbar billigend in Kauf. So kann insbesondere auch die (ausschließlich automatisierte) Unterbreitung einer Vertragsofferte eine belästigende geschäftliche Handlung i. S. d. § 7 UWG darstellen; vgl. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 41: kein Fall von Art 22 DSGVO, „soweit“ wettbewerbsrechtliche Vorschriften eingehalten. 207

148

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

scheidung unter Umständen gerade für den „Abschluss“ eines Vertrages erforderlich sein kann (Alt. 1). Ob dieser Ausnahmetatbestand auch für den Abschluss des Arbeitsvertrages fruchtbar gemacht werden kann, hängt entscheidend davon ab, welche Anforderungen an die „Erforderlichkeit“ zu stellen sind. a) Entsprechen des Begehrens In Reminiszenz an § 6a Abs. 2 Nr. 1 BDSG a. F., wonach eine automatisierte Entscheidung als rechtmäßig galt, wenn diese „im Rahmen des Abschlusses […] eines Vertragsverhältnisses […] ergeht und dem Begehren des Betroffenen stattgegeben wurde“, argumentiert eine Ansicht, dass in diesen Fällen „zumeist“ auch den Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO Genüge getan werde.213 Denn es leuchte nicht ein, denjenigen, der dem Anliegen der betroffenen Person (vollständig) entspreche, auf einen „künstlichen manuellen Prozessschritt“ zu verweisen.214 Das Kriterium der Erforderlichkeit sei daher „weniger streng“ auszulegen, um die Gleichförmigkeit der Interessen in diesen Fällen zu erfassen.215 Diese Auslegung begegnet gewichtigen methodischen Bedenken. Nicht nur operiert sie gegen den Wortlaut der Norm, der als Korrektiv gegenüber der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO allein, aber auch nicht weniger als die „Erforderlichkeit“ der automatisierten Entscheidung einfordert.216 Denn hätte der Verordnungsgeber die vorgebliche Ausnahmeregelung tatsächlich vor Augen gehabt, hätte er seinerseits auf die Bestimmung des Art. 15 Abs. 2 lit. a DSRL217 zurückgreifen können. Eine gegenteilige Deutung würde diese eindeutige gesetzgeberische Wertung schlichtweg konterkarieren.218 Darüber hinaus fragt sich, wie sich eine Ausnahmeregelung, die allein das Entsprechen eines Anliegens ausreichen ließe, mit der Binnenstruktur des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vertragen würde, obschon mit Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO eine Ausnahmevorschrift existiert, die explizit auf ein bestimmtes Verhalten des Betroffenen rekurriert.219 Eine automatisierte Entscheidung ist danach auch in dem Fall gestattet, wenn diese mit ausdrücklicher Einwilligung der betroffenen Person erfolgt.220 Die 213

DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 45. Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 8, auch zum Folgenden. 215 Vgl. schon die Diskussion unter B.I.1. 216 Dazu auch Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 32. 217 Als europarechtliche Grundlage von § 6a Abs. 2 Nr. 1 BDSG a. F. 218 Dies entspricht wohl auch der Auffassung des deutschen Gesetzgebers, der mit § 37 Abs. 1 Nr. 1 BDSG eine entsprechende (versicherungsrechtliche) Regelung schuf; s. darüber hinaus Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. b DSGVO, der einen vergleichbaren Mitwirkungsvorbehalt gerade vorsieht. 219 Unter Geltung von § 6a BDSG existierte die Ausnahmevorschrift der Einwilligung noch nicht. Es war daher umstritten, ob das Verbot automatisierter Entscheidungen abdingbar war, dazu etwa BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, 25. Ed., § 6a BDSG Rn. 49. 220 Zur Einwilligung im Einzelnen unter B.I.5. 214

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

149

nachsichtigere Auslegung der „Erforderlichkeit“ aber würde zur Folge haben, dass der bloße Antrag (oder gar die Bewerbung) des Bewerbers auf Abschluss eines Arbeitsvertrages ausreichen würde, um die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auszuhebeln, ohne dass es auf eine – explizite – Einwilligung des Bewerbers ankäme. Dieses Verständnis würde in der Konsequenz bedeuten, dass die strengen Voraussetzungen der Einwilligung, wie auch die Anordnung ihrer Ausdrücklichkeit, kurzerhand umgangen werden könnten. Eine „konkludente“ Einwilligung für den Fall, dass dem Einstellungsgesuch des Bewerbers entsprochen wird, mutet daher als systemwidrige Konstruktion an. Im Übrigen sind unter teleologischen Gesichtspunkten Zweifel daran anzumelden, dass der Arbeitgeber, wie zu vernehmen ist, auf einen „künstlichen“ manuellen Prozessschritt verwiesen werde. Der vermeintlich „künstliche“ Prozessschritt ist im Gegenteil zentrales Regelungsanliegen der Norm. Es entspricht gerade dem Zweck von Art. 22 DSGVO, dass der Arbeitnehmer nicht einem bloß syntaktischen Verfahren unterworfen wird – sei dieses auch noch so effizient. Mehr noch: Das arbeitgeberseitige Dazwischentreten darf sich gerade nicht in einem „künstlichen“ Prozessschritt erschöpfen. Wer also einen „künstlichen“ Prozessschritt aufziehen sieht, verkennt nicht nur den Regelungszweck, sondern lässt auch eine Aushebelung von Art. 22 DSGVO besorgen. Eine entsprechende, die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO über seinen Wortlaut hinausgehende einschränkende Deutung ist jedenfalls abzulehnen. b) Unmittelbarer sachlicher Zusammenhang Eine andere Lesart sieht in dem Kriterium der Erforderlichkeit die Anordnung, dass zwischen der automatisierten Entscheidung und dem konkreten Vertragszweck ein unmittelbarer sachlicher Zusammenhang bestehen müsse.221 Legt man diesen Maßstab an Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO an, müsste die automatisierte Entscheidung mit dem Abschluss des Arbeitsvertrages sachlich verknüpft sein. Mit anderen Worten: Die automatisierte Entscheidung dürfte nach dem Rechtsgedanken des Art. 7 Abs. 4 DSGVO222 keinen anderweitigen Bezugspunkt aufweisen. Dass dieser Anforderung beim Einsatz eines Systems, das Bewerbungen nach automatisierter Prüfung ablehnt oder annimmt, im Regelfall Rechnung getragen wird, liegt auf der Hand.

221 Insbesondere Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 30; auch DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 44; noch weiter Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 209, der im hiesigen Zusammenhang bereits den (vermeintlichen) „Gewinn an Effizienz und Objektivität“ genügen lässt. 222 Dazu noch unter B.I.5.b)bb)(2).

150

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

c) Keine anderen milderen, gleich wirksamen Mittel aa) Auslegung durch den EuGH Richtigerweise wird man allerdings anerkennen müssen, dass die Forderung eines unmittelbaren sachlichen Zusammenhangs zwischen automatisierter Entscheidung und Abschluss des Arbeitsvertrages kaum mehr als eine Mindestvoraussetzung darstellt.223 Insbesondere vermag dieser Ansatz den Begriff der „Erforderlichkeit“ kaum zufriedenstellend zu erfassen.224 Im Einklang mit der st. Rspr. des EuGH225 ist vielmehr danach zu fragen, ob andere Maßnahmen als die betreffende automatisierte Entscheidung denkbar sind, die weniger stark in die Rechte der betroffenen Person eingreifen und trotzdem dem legitimen Ziel wirksam dienen.226 Es kommt damit nicht (erst) darauf an, dass eine Abwägung der im Einzelfall widerstreitenden Interessen von Arbeitgeber und Arbeitnehmer zu Gunsten des Arbeitgebers ausfällt.227 Wie der EuGH228 hervorgehoben hat, ist die Bestimmung der „Erforderlichkeit“ von einer Abwägung der einander gegenüberstehenden Rechte und Interessen tatbestandlich voneinander zu trennen: „Dieser Art. 7 Buchst. f [DSRL, nunmehr Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO, Anm. des Verf.] sieht zwei kumulative Voraussetzungen vor, damit eine Verarbeitung personenbezogener Daten rechtmäßig ist, nämlich zum einen, dass die Verarbeitung personenbezogener Daten zur Verwirklichung des berechtigten Interesses erforderlich ist, […] und zum anderen, dass nicht die Grundrechte und Grundfreiheiten der betroffenen Person überwiegen. […] Jedoch ist zu berücksichtigen, dass die zweite dieser Voraussetzungen eine Abwägung der jeweiligen einander gegenüberstehenden Rechte und Interessen erfordert, die grundsätzlich von den konkreten Umständen des betreffenden Einzelfalls abhängt […].“

bb) Vergleichsmaßstab: „genauso gut“ Diese Auslegung entspricht auch Sinn und Zweck des Art. 22 DSGVO. Algorithmische Entscheidungssysteme sollen aufgrund ihrer bloß syntaktischen Funkti223 Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 31a: „jedenfalls“ ein unmittelbarer sachlicher Zusammenhang. 224 Mit WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 36, dürfte eine derart weite Lesart im Übrigen kaum mit dem Gebot der Datenminimierung gemäß Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO zu vereinbaren sein. 225 Vgl. EuGH, Urt. v. 17. 10. 2013 – C-291/12 (Schwarz), NVwZ 2014, 435, 438 Rn. 46; (Große Kammer) Urt. v. 09. 11. 2010 – C-92/09 und C-93/09 (Schecke und Eifert), EuZW 2010, 939, 944 Rn. 86. 226 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 25. 227 So aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 258 f.; WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 37, die sich letztlich gleichwohl für eine „enge“ Auslegung aussprechen. 228 Vgl. EuGH, Urt. v. 24. 11. 2011 – C-468/10 und C-469/10 (ASNEF und FECEMD), EuZW 2012, 37, 39 Rn. 38, 40; bestätigt durch (Große Kammer) Urt. v. 13. 05. 2014 – C-131/12 (Google Spain), NJW 2014, 2257, 2262 Rn. 74.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

151

onsweise grundsätzlich nicht in die Rolle des Entscheidungsträgers aufrücken. Der Erforderlichkeitsvorbehalt trägt diesem Gedanken insofern Rechnung, als er durch die Frage nach anderen, gleich wirksamen Mitteln darauf aufmerksam macht, dass Systeme automatisierter Datenverarbeitung nichts weiter als „Hilfsmittel“229 in den Händen des Verantwortlichen darstellen. Ihr Einsatz soll ihm allein deswegen ausnahmsweise erlaubt sein, um massenhaft auftretende Vertragssituationen zu bewältigen.230 Für die Entscheidung über den Abschluss des Arbeitsvertrages kommt es somit darauf an, ob die Entscheidung über den Vertragsschluss genauso gut („gleich wirksam“) durch den Arbeitgeber selbst, d. h. ohne Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems, getroffen werden kann.231 Die Vergleichsoperation gelingt angesichts der (partiellen) Überlegenheit bloß syntaktischer Datenverarbeitungen (Schnelligkeit, Kapazität) freilich nur, wenn vom Arbeitgeber grundsätzlich ein höherer Aufwand verlangt werden darf. Beschränkt wird diese Forderung durch das Maß des Vertretbaren.232 Die Entscheidung über die Einstellung des „richtigen“ Bewerbers muss dem Arbeitgeber insbesondere nicht zwingend „unmöglich“ sein i. S. d. § 275 Abs. 1 Alt. 2 BGB.233 Auf der anderen Seite dürfte die bisherige Rechtswirklichkeit beredtes Zeugnis darüber ablegen, dass der Bewerbungs- und Auswahlprozess den Arbeitgeber in aller Regel nicht derart belastet, dass dieser für ihn nur mit einem unvertretbaren Aufwand zu bewältigen wäre.234 Erhält der Unternehmer auf eine Stellenausschreibung etwa 50 Bewerbungen, dürfte diese rege Resonanz vielmehr seinen Gefallen finden. Es darf von ihm dann aber im Grundsatz auch erwartet werden, dass er die hierfür 229 Taeger/Rose, BB 2016, 819, 824; vgl. auch ErwG 4, S. 1: Verarbeitung personenbezogener Daten „sollte im Dienste der Menschheit stehen“. 230 Vgl. Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 19; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 43. Eine typische Massenhaftigkeit könnte mit Maamar, CR 2018, 820, 823, etwa im Rahmen sog. Bike Sharing-Angebote zu beobachten sein. 231 Blum, People Analytics, 162 f.; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 42; strenger Söbbing, Künstliche Intelligenz, 213: Es komme darauf an, ob Abschluss oder Erfüllung auch bei menschlicher Entscheidung „möglich“ wären; ähnlich BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 43; Jares/Vogt, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 75, 80: „vernünftigerweise keine Alternative“; Kuß, in: Chibanguza/ Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 G Rn. 62: Automatisierte Entscheidung müsse „unumgänglich“ sein. 232 Vgl. Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 19; enger v. Walter, in: Kaulartz/ Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 391, 396: „vernünftigerweise keine Alternative“. 233 Ähnlich mit Blick auf § 26 BDSG Dzida, ITRB 2016, 185, 186: Datenverarbeitung müsse nicht „unverzichtbar“ sein; dagegen Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 56: Alternative Wege zum Vertragsschluss müssen „ausgeschlossen“ sein. 234 Ähnlich Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31: Einstellungsentscheidung ist nicht von „massenhafter Alltäglichkeit“; ebenso Söbbing, InTeR 2018, 64, 67. Die hiesige Wertung sieht sich bspw. in dem „Einstellungssprint“ bestätigt, den die Car.Software-Organisation, eine Geschäftseinheit der Volkswagen AG, unternommen hat, der darin bestand, innerhalb von zwei Tagen rund 400 IT-Entwickler zu rekrutieren (vgl. DIE ZEIT v. 17. 12. 2020 Nr. 53/2020, S. 28).

152

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

notwendigen zeitlichen wie personellen Ressourcen vorhält.235 Schließlich ist es nach dem Grundsatz der Privatautonomie allein, aber auch gerade seine Sache, darüber zu befinden, mit welchem der Bewerber, die er zur Bewerbung aufgefordert hat, er einen Vertrag schließen möchte. Ein derartiges Verständnis mag zur Konsequenz haben, dass die wirtschaftlichen Vorteile (Kosteneffizienz) eines automatisierten Bewerbungssystems möglicherweise kaum zur Geltung kommen.236 Das ist ausweislich des gesetzgeberischen Regelungsanliegens jedoch hinzunehmen: Die Regelung eröffnet dem Arbeitgeber (nur) dann eine Ausnahme von dem grundsätzlichen Verbot automatisierter Einzelentscheidungen, wenn es der Abschluss des Arbeitsvertrages erfordert. Sie kann daher nicht als Einfallstor schlicht wirtschaftlicher Erwägungen herangezogen werden und damit die Grundwertung zu Gunsten menschlicher Entscheidungen hinterrücks unterminieren. Mit anderen Worten: Die Ausnahmeregelung dient dem Arbeitgeber lediglich der Ermöglichung des Vertragsschlusses, nicht aber seiner schlichten Optimierung.237 Der Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme ist für die Einstellungsentscheidung demgemäß grundsätzlich nicht erforderlich.238 cc) Grenzen der menschlichen Entscheidungsfindung Das Vermögen menschlicher Entscheidungsfindung findet umgekehrt dann seine Grenzen, wenn das Bewerbungs- und Auswahlverfahren im Einzelfall nicht mehr mit einem vertretbaren Aufwand zu bewältigen ist.239 Gedacht sei daran, dass der Personalleiter, der sich unzähligen Bewerbungen gegenübersieht, eine Vielzahl an Bewerbungen ohne Weiteres schlicht deswegen ablehnen würde, um hierdurch den Arbeitsaufwand auf ein für ihn zu bewältigendes Niveau zu senken. Im Moment einer so drohenden willkürlichen Ablehnungsentscheidung streitet nicht nur das Interesse des Arbeitgebers, sondern gleichsam das Interesse der Bewerber für die Zulassung technischer Lösungsmöglichkeiten. Schließlich haben diese, wie Art. 22 Abs. 1

235

Anders zu bewerten sind etwa standardisierte Kreditprodukte, die online angeboten werden und deren wesentliches Produktmerkmal gerade in der unmittelbaren Kreditentscheidung liegt (sog. Online-Sofortkredit); dazu Sˇ korjanc, DSRITB 2019, 47, 52. 236 Vgl. dazu Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 54; ähnliche Bedenken äußert wohl auch Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 8. 237 So auch Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 104: „enabling“. 238 Ebenso Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31; Söbbing, Künstliche Intelligenz, 213; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 259; unter Hinweis auf die gesetzgeberische Wertung in ErwG 71, S. 1 („Online-Einstellungsverfahren“) Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 30; wohl auch Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993 (dort noch zu § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG a. F.); vgl. auch Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1592, 1595; weitergehend Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 10 Rn. 5. 239 Ähnlich Blum, People Analytics, 163: „enorme Anzahl an Bewerbungen“; Götz, Personalmanagement, 165: „schwer zu bewältigenden Arbeitsaufwand“; Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 42: menschliche Entscheidung „zu aufwendig“.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

153

DSGVO zum Ausdruck bringt, ein berechtigtes Interesse daran, dass ihre Bewerbungen eine angemessene menschliche Berücksichtigung finden. Um dem Zweck des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auch in Fällen menschlicher Überforderung effektiv Rechnung zu tragen, ist der Einsatz eines automatisierten Systems daher ausnahmsweise als zulässig anzusehen. Als erforderlich kann sich freilich nur derjenige (minimalintensive) Einsatz erweisen, der eine menschliche Entscheidungsfindung im Bewerbungs- und Auswahlprozess nicht gänzlich aufzuheben versucht. Nicht erforderlich wäre es beispielsweise, würde der Arbeitgeber schlicht das gesamte Bewerbungsverfahren einem automatisierten System überantworten, obgleich er die finale Auswahlentscheidung unter den aussichtsreichen Kandidaten ebenso gut treffen könnte. Anders liegt der Fall, wenn der Einsatz des Systems auf solche Entscheidungen beschränkt wird, in denen es realiter zu keiner echten, d. h. abwägenden, Entscheidungsfindung kommt.240 Das betrifft allen voran Konstellationen, in denen Bewerbungen offensichtlich keine Aussicht auf eine Beschäftigung (bzw. Beförderung) haben, weil sie nicht einmal den formalen Kriterien der ausgeschriebenen Stelle entsprechen. Mit Dzida241 sei an den Fall gedacht, in dem sich ein Bewerber ohne bestandenes zweites Staatsexamen auf eine Stelle als Rechtsanwalt bewirbt. Der potentielle Arbeitgeber wird auf die Bewerbung in aller Regel keine übermäßigen Ressourcen verschwenden wollen, da sie ohnehin keinerlei Aussicht auf Erfolg hat. Zwar wüsste der Personalleiter, anders als das syntaktisch arbeitende System, grundsätzlich um die Bedeutung einer Absage. Doch handelt er in diesen Situationen wie ein algorithmisches System. Und das ist auch nachvollziehbar, sofern er andernfalls – gegen den Geist von Art. 22 Abs. 1 DSGVO – vor Überforderung keinerlei abwägende Entscheidungen treffen kann.

Ein Entscheidungssystem, das in Fällen menschlicher Überforderung völlig aussichtslose Bewerbungen direkt aussortiert, würde eine echte menschliche Entscheidungsfindung nicht prinzipiell aufzuheben versuchen. Im Gegenteil: Die algorithmische Vorselektion macht die eigentliche menschliche Entscheidungsfindung zwischen den Bewerbungen aussichtsreicher Kandidaten überhaupt erst möglich.242 Wollte man die Schutzstrategie des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht ad absurdum führen, hat man daher die Durchführbarkeit des Gesamt-Bewerbungsverfahrens im Blick zu behalten und die Schutzwirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu Lasten243 einiger aussichtloser Bewerber einzuschränken.244 Die unterliegenden Bewerber 240

Vgl. die Wertung von Götz, Personalmanagement, 165, 167, 174 f. der in diesen Fällen jedoch bereits keine erhebliche Beeinträchtigung (kein „Diskrimierungscharakter“) noch ein „Beruhen“ erkennt. 241 Dzida, BB 2019, 3060, 3067. 242 Diese Überlegung steht damit dem Zweck der Vorschrift nicht entgegen, sondern will diesem gerade zur Durchsetzung verhelfen; a. A. Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 104. 243 Anzumerken ist, dass die „Last“ der automatisierten Entscheidung zunächst auch die sich im Nachgang hierzu als aussichtsreich herausstellenden Bewerber betrifft – allein mit einem aus ihrer Sicht positiven Ergebnis. 244 Ebenso Dzida, BB 2019, 3060, 3067.

154

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

wären zudem keineswegs schutzlos gestellt, schließlich stehen ihnen jedenfalls die Mindestrechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO zu.245 Ausgehend von der Obliegenheit des Arbeitgebers, seine Personalverwaltung auf entsprechende Bewerbungsverfahren auszurichten, sind vor diesem Hintergrund zwei Situationen denkbar, die eine ausnahmsweise Gestattung automatisierter Ablehnungssysteme nahelegen. (1) Außergewöhnlich hohe Bewerberzahlen Gehen auf eine Stellenausschreibung außergewöhnlich viele Bewerbungen ein, könnte der Arbeitgeber möglicherweise nicht in der Lage sein, mit angemessenem zeitlichem wie personellem Aufwand eine verständige Entscheidung über die einzelnen Bewerbungen zu treffen. Hat der Arbeitgeber die Personalverwaltung in seinem Betrieb nach Maßgabe der Bewerberzahlen in der Vergangenheit sowie unter Berücksichtigung der betrieblichen wie gesamtwirtschaftlichen Entwicklung aufgestellt, lässt sich ihm allerdings auch kaum ein Vorwurf machen. Beispiel: Das unbekannte Start-Up S erhielt auf eine Programmiererstelle in den vergangenen zwei Jahren seines Bestehens im Schnitt 20 Bewerbungen. Für die Bearbeitung der Bewerbungen sind zwei Mitarbeiter verantwortlich. Gehen bei S in Folge seines schnellen Wachstums nunmehr im Jahr vier im Durchschnitt 40 Bewerbungen ein, kann von S verlangt werden, dass es weitere personelle Ressourcen auf die Bewerberauswahl verwendet. Gehen bei S aufgrund „starker“ Abschlussjahrgänge und einer urplötzlichen Steigerung seines Bekanntheitsgrades unerwartete 500 Bewerbungen auf eine Stelle ein, wird S kaum im Stande sein, die eingehenden Bewerbungen in einem angemessenen Zeitraum adäquat zu bearbeiten.

In derartigen (wohl selten anzutreffenden) Ausnahmefällen wird die menschliche Entscheidungsfindung gegenüber einem automatisierten Bewerbungssystem wohl kaum ein milderes, gleich wirksameres Mittel darstellen.246 Die einzelne Bewerbung würde in der Masse vielmehr „untergehen“. Der Bewerber würde allein deshalb zu einer bloßen „Nummer“, um nicht zu sagen: zu einem „Objekt“ degradiert. Der Arbeitgeber wird daher ausnahmsweise berechtigt sein, auf das Hilfsmittel der automatisierten Einzelentscheidung zurückzugreifen, um jedenfalls diejenigen Bewerbungen automatisch abzulehnen (auszusortieren), die nicht einmal den formalen Anforderungen an die Stelle entsprechen. Allein hierdurch, was der Arbeitgeber freilich darzulegen hätte, wird es ihm überhaupt erst ermöglicht, die aussichtsreichen Bewerber mit ihren individuellen Eigenheiten wahrzunehmen und schließlich über einen Vertragsschluss zu befinden.247

245

Dazu noch unter 4. Teil, B.II. Vgl. das Beispiel der Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 25 f., die die Schwelle allerdings deutlich höher legt: „zehntausende Bewerbungen“; vgl. auch Malorny, JuS 2022, 289, 296: 100 Bewerbungen noch nicht massenhaft. 247 Ähnlich Grimm/Singraven, in: dies., Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 16, 342. 246

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

155

(2) Konstant sehr hohe Bewerberzahlen Daran anschließend erhebt sich die Frage, ob derartige Erwägungen nicht auch auf Fälle übertragbar sind, in denen der Abschluss von Arbeitsverträgen aufgrund konstant sehr hoher Bewerberzahlen aus Sicht des Arbeitgebers gewissermaßen zu einem fortwährenden „Massengeschäft“248 geworden ist.249 Im Ausgangspunkt wird man (auch hier) festhalten müssen, dass ein Arbeitgeber, mag er mit sehr hohen Bewerberzahlen konfrontiert werden, zunächst selbst dafür verantwortlich ist, seine Personalverwaltung seiner Geschäftsentwicklung entsprechend auszurichten. Dieser Befund kann aber kaum uneingeschränkt gelten. Anliegen des Verbots automatisierter Einzelentscheidungen ist es, dass kein Bewerber einem rein syntaktischen Vorgang ausgeliefert sein soll. Diese Erwägung geht zurück auf die Grundüberzeugung, dass der Bewerber als Individuum wahrgenommen werden soll. Im Falle exorbitant hoher Bewerberzahlen kann eine individuelle Berücksichtigung der Person durch den menschlichen Entscheidungsträger aber kaum sichergestellt werden, wie sich am folgenden Beispiel zeigen lässt: Erreichen das global operierende Internetdienstleistungs- und Softwareentwicklungsunternehmen G auf jede einzelne Stellenanzeige regelmäßig zehntausende Bewerbungen aus aller Welt, wird es der verhältnismäßig großen Personalabteilung von G praktisch nicht möglich sein, jeden einzelnen Bewerber individuell zu betrachten. Um eine echte abwägende Auswahlentscheidung zu ermöglichen, wird sich G im Gegenteil dazu entscheiden, Bewerbungen ohne weitere Ansehung abzulehnen, wenn der Bewerber nicht einmal über die formalen Voraussetzungen an die Stelle (z. B. universitärer Abschluss in Ingenieurswissenschaften) verfügt.250

Der Begriff der Erforderlichkeit hat in diesen Fällen dem Umstand Rechnung zu tragen, dass erst eine automatisierte Vorauswahl eine menschliche Entscheidung in den schutzbedürftigen Fällen ermöglicht. Aus teleologischen Erwägungen ist der Einsatz eines automatisierten Bewerbungssystems somit auch in diesen Fällen für den Abschluss eines Arbeitsvertrages ausnahmsweise als erforderlich anzusehen.251

248 Nicht gemeint ist das „Massengeschäft“ i. S. d. § 19 Abs. 1 Nr. 1 AGG, da dieses seiner Definition nach gerade die typische Nichtansehung der Person verlangt. 249 Abl. Götz, Personalmanagement, 167 f. 250 Nach Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 25 f., wobei die Ausnahme offenbar nur gelten soll, wenn die Bewerberanzahl „außergewöhnlich“ hoch ist; offen gelassen Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2490, unter Hinweis auf „mehrere tausend Bewerbungen“; vgl. auch Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1077: Unternehmen „mit mehreren 1.000 Bewerbungen pro Jahr […] sind auf eine automatisierte Unterstützung des Bewerbungsprozesses geradezu angewiesen“; sowie die Beispiele von Blum, People Analytics, 352 f. 251 An der Anwendbarkeit von Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO im Bewerbungsverfahren ausweislich ErwG 71, S. 1 („Online-Einstellungsverfahren“) hingegen gänzlich zweifelnd Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 30.

156

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

d) Zwischenergebnis Der Rückgriff auf automatisierte Entscheidungssysteme ist in aller Regel für die Entscheidung über den Abschluss des Arbeitsvertrages nicht erforderlich (Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO). Insbesondere kann nicht danach differenziert werden, ob dem mit einer Bewerbung zum Ausdruck gebrachten Wunsch nach einer positiven Einstellungsentscheidung entsprochen wird. Maßgeblich ist allein, ob die Entscheidung über den Vertragsschluss genauso gut durch den Arbeitgeber ohne Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems getroffen werden kann. Dies ist ausweislich der geübten Betriebspraxis grundsätzlich zu vermuten. Ein anderes gilt ausnahmsweise dann, wenn die menschliche Entscheidungsfindung an ihre sachbedingten Grenzen stößt und das Bewerbungsverfahren im Einzelfall nicht mehr mit vertretbarem Aufwand zu bewältigen ist. Dies wird man allein in den Fällen zu erwägen haben, in denen das betreffende Unternehmen mit außergewöhnlich hohen Bewerberzahlen oder konstant sehr hohen Bewerberzahlen konfrontiert wird. Unter Würdigung der Interessen des Arbeitgebers an der Bewältigung des Bewerbungsverfahrens auf der einen Seite und dem Interesse aussichtsreicher, und damit schutzbedürftiger, Bewerber daran, in der Menge an Bewerbungen nicht „unterzugehen“, wird der Arbeitgeber berechtigt sein, unter Nutzung ausschließlich automatisierter Entscheidungssysteme solche Bewerbungen auszusortieren, die nicht einmal den formalen Anforderungen an die Stelle entsprechen. 4. Keine Legalisierung durch Kollektivvereinbarung Vor dem Hintergrund der engen Voraussetzungen der Erforderlichkeit ließe sich alternativ überlegen, den Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme zum Gegenstand von Kollektivvereinbarungen zu machen.252 Derartigen Erwägungen geht die Frage voraus, auf welche datenschutzrechtliche Grundlage eine Befugnis der Tarif- bzw. Betriebspartner gestützt werden könnte, spezifische Bestimmungen betreffend automatisierte Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu verabreden. Die Ermächtigungsgrundlagen des Art. 9 Abs. 3 GG bzw. § 77 Abs. 3 i. V. m. § 88 BetrVG253 genügen angesichts des Anwendungsvorrangs der DSGVO nicht. a) Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO Eine etwaige Ermächtigung der Tarif- und Betriebspartner muss vielmehr in der DSGVO selbst gesucht werden. Dabei gilt es zu notieren, dass dem Verordnungsgeber Betriebsvereinbarungen ausweislich ErwG 155 als Unterfall von Kollektivvereinbarungen alles andere als fremd sind. Aufgrund der Öffnungsklausel des 252 253

S. etwa Körner, NZA 2019, 1389, 1393. Vgl. NK-GA/Schwarze, BetrVG § 77 Rn. 11.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

157

Art. 88 Abs. 1 DSGVO sind die Mitgliedstaaten im Gegenteil berechtigt, durch Kollektivvereinbarungen „spezifischere“ Vorschriften hinsichtlich der Verarbeitung personenbezogener Daten im Beschäftigungskontext zu erlassen. Diese Ermächtigung gilt – wie dargelegt – jedoch nur für die durch § 26 BDSG geregelte „einfache“ Form der Datenverarbeitung, nicht aber für den „besonderen“ Fall des Art. 22 DSGVO.254 Die Öffnungsklausel des Art. 88 Abs. 1 DSGVO (i. V. m. § 26 Abs. 4 S. 1 BDSG) kann daher nicht als Grundlage angesehen werden, die die Tarif- und Betriebspartner zur eigenmächtigen Legalisierung ausschließlich automatisierter Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO berechtigt.255 b) Öffnungsklausel des Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO Eine Ermächtigung der Tarif- und Betriebspartner könnte hingegen in Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO zu finden sein. Danach können in den „Rechtsvorschriften“ der Mitgliedstaaten Ausnahmen vom Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorgesehen werden. In Ermangelung einer ausdrücklichen nationalen Vorschrift, die die Tarifund Betriebspartner hierzu ermächtigt, fragt sich, ob auch Tarifverträge und Betriebsvereinbarungen selbst als eine „Rechtsvorschrift“ i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO anzusehen sind. Hierfür spricht, dass der Verordnungsgeber einer kollektivrechtlichen Regelung der Datenverarbeitung – wie gesehen – grundsätzlich offen gegenübersteht. Diese Sympathie ist, wie neben Art. 88 Abs. 1 DSGVO auch Art. 9 Abs. 2 lit. b DSGVO für die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten („soweit dies nach […] dem Recht der Mitgliedstaaten oder einer Kollektivvereinbarung nach dem Recht der Mitgliedstaaten“)256 unter Beweis stellt, indes auf wenige Fälle beschränkt. Wenn aber der Verordnungsgeber an diesen ausgewählten Stellen der DSGVO eine Regelung auf kollektivrechtlicher Ebene ausdrücklich zulässt, kann nicht angenommen werden, dass dies für alle übrigen Öffnungsklauseln der DSGVO gilt, in denen pauschal auf „Rechtsvorschriften“ der Mitgliedstaaten abgestellt wird.257 Andernfalls hätte es die ausdrückliche Ermächtigung zum Erlass von „Kollektivvereinbarungen“ nicht gebraucht.258 254

Entgegen v. Walter, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 391, 396. A. A. Blum, People Analytics, 165; Knitter, Digitale Weisungen, 150; wohl auch Henssler/Wewetzer, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. 24. 256 Hervorhebung durch Verf. 257 Dass sich der Begriff „Rechtsvorschriften“ (Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO) von dem Begriff „Recht“ (Art. 9 Abs. 2 lit. b DSGVO) unterscheidet, kann nicht dahingehend gedeutet werden, dass dieser möglicherweise weiter zu verstehen ist, schließlich verwendet Art. 88 Abs. 1 DSGVO neben der ausdrücklichen Nennung der „Kollektivvereinbarungen“ ebenfalls den Begriff der „Rechtsvorschriften“. 258 Andererseits schließt Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO es nicht aus, dass der deutsche Gesetzgeber einen Erlaubnistatbestand schafft und die nähere Ausgestaltung den Kollektivpartnern überlässt. 255

158

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

c) Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO Abschließend ließe sich darüber nachdenken, eine Ermächtigung der Tarif- und Betriebspartner darin zu erblicken, dass eine Verarbeitung nach der Vorstellung des Verordnungsgebers „mit angemessenen Garantien verbunden sein“ soll.259 Diese Forderung wird im verfügenden Teil in Art. 22 Abs. 3 DSGVO dahingehend präzisiert, dass der Verantwortliche angemessene Maßnahmen zu treffen hat, wozu „mindestens“ das Recht auf Erwirkung des Eingreifens einer Person seitens des Verantwortlichen, auf Darlegung des eigenen Standpunkts und auf Anfechtung der Entscheidung gehört.260 Selbst wenn man hierin mittelbar – genau besehen wird nur das Pflichtenprogramm des Arbeitgebers präzisiert – eine Ermächtigung der Tarifund Betriebspartner sehen möchte, würden sich diese, worüber der Wortlaut unmissverständlich aufklärt, auf die Fälle gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a und c DSGVO beschränken. Das bedeutet: Eine etwaige Ermächtigung nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO setzt die ausnahmsweise Zulässigkeit der automatisierten Entscheidung abweichend von Art. 22 Abs. 1 DSGVO gerade voraus. Eine Ermächtigung zur Legalisierung automatisierter Entscheidungen ist damit nicht verbunden.261 In Ermangelung einer entsprechenden Rechtsgrundlage in der DSGVO sind die Tarif- und Betriebspartner daher nicht befugt, Konstellationen der automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO im Wege der Kollektivvereinbarung zu legalisieren. 5. Einwilligung Als weiterer Erlaubnisgrund für den Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme könnte die individuelle Einwilligung des Arbeitnehmers in Betracht kommen (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO). Diese Prüfung ist eng verknüpft mit der Frage, ob und inwieweit in der Einwilligung des Beschäftigten überhaupt ein tauglicher Ermächtigungstatbestand zu erblicken ist.262 Im Mittelpunkt der Diskussion steht dabei seither die Beurteilung der Freiwilligkeit des Einwilligenden.263 Die nachfolgenden 259

ErwG 71, S. 4. Dazu im Detail noch unter 4. Teil, B.II. 261 Art. 22 Abs. 2 lit. c i. V. m. Art. 4 Nr. 11 DSGVO gibt vielmehr zu verstehen, dass allein der Arbeitnehmer, nicht aber der die Belegschaft repräsentierende Betriebsrat automatisierte Entscheidungen zu legalisieren vermag. 262 Eingehend Radlanski, Konzept der Einwilligung, 125 ff.; Rogosch, Die Einwilligung im Datenschutzrecht, 92 ff.; zu den formalen Voraussetzungen Däubler, Gläserne Belegschaften, § 4 Rn. 137 ff. 263 Für einen generellen Ausschluss der Einwilligung noch Hornung, ZD 2012, 99, 103 (dort Fn. 30); Trittin/Fischer, NZA 2009, 343, 344; in diese Richtung auch Nink/Müller, ZD 2012, 505, 507; Tinnefeld/Petri/Brink, MMR 2010, 727, 729: „nach gegenwärtiger Rechtslage“; vgl. auch BAG, Beschl. v. 29. 06. 2004 – 1 ABR 21/03, BAGE 111, 173 = NZA 2004, 1278, 1283; Brink/Schmidt, MMR 2010, 592, 593; Schaar, MMR 2001, 644, 645; s. ferner den Teilausschluss der Einwilligung in § 32l Abs. 1 des Entwurfs eines Beschäftigtendatenschutzgesetzes 260

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

159

Erwägungen wollen diese Gedanken systematisieren und für die hiesigen Zwecke in den Kontext des Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO einordnen. a) Kein genereller Ausschluss der Einwilligung im Beschäftigungskontext aa) Einwilligung als Ausdruck informationeller Selbstbestimmung Den Ausgangspunkt der Überlegungen bildet das Recht auf informationelle Selbstbestimmung. Das Konzept der Selbstbestimmung gründet auf dem Gedanken, dass der Einzelne frei über vorzunehmende oder zu unterlassende Handlungen einschließlich der Möglichkeit entscheiden kann, sich entsprechend dieser Entscheidung auch tatsächlich zu verhalten.264 Das Recht auf informationelle Selbstbestimmung verbrieft in seiner positiven Dimension demgemäß die Befugnis des Grundrechtsträgers über sein Recht auf Schutz der ihn betreffenden personenbezogenen Daten selbstverantwortlich zu verfügen.265 Art. 8 Abs. 2 S. 1 GRCh setzt diese individuelle Befugnis ausdrücklich voraus, wenn Daten des Betroffenen nur nach Treu und Glauben für festgelegte Zwecke und mit der Einwilligung der betroffenen Person oder auf einer sonstigen gesetzlich geregelten legitimen Grundlage verarbeitet werden dürfen.266 Es gehört mit anderen Worten zum Wesenskern der informationellen Selbstbestimmung, in die Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten einwilligen zu können und diese – ungeachtet des Vorliegens gesetzlicher Ermächtigungstatbestände – zu legitimieren.267 bb) Arbeitsrechtliche Rezeption In diesem Sinne hat auch das BAG festgestellt, dass keine Anhaltspunkte auszumachen seien, die gegen die prinzipielle Annahme sprechen, dass sich Arbeitnehmer „grundsätzlich ,frei entscheiden‘ [können], wie sie ihr Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung ausüben wollen“.268 Dieser Wertung stehe weder die „grundlegende Tatsache, dass Arbeitnehmer abhängig Beschäftigte sind noch das vom 15. 12. 2010, BT-Drs. 17/4230, S. 10; a. A. insbesondere Riesenhuber, RdA 2011, 257, 261 f. 264 BVerfG, Urt. v. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83 u. a., BVerfGE 65, 1, 42 = NJW 1984, 419, 422. 265 Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 184 f.; Riesenhuber, RdA 2011, 257, 261, 264. 266 Zum Grundrechtsgefüge s. Tinnefeld/Conrad, ZD 2018, 391, 391 f. 267 S. nur Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 64 f.; vgl. aber die grundsätzlichen Bedenken am Institut der Einwilligung bei Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 21 ff.: Einwilligung „zur Aushebelung von Schutz durch Recht“; ebenso Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 75 f.: „Fiktion“; das Konzept der Einwilligung als solches abl. Veil, NVwZ 2018, 686, 688: „Souveränitäts-Simulation“. 268 BAG, Urt. v. 19. 02. 2015 – 8 AZR 1011/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 43 = ZD 2015, 380, Rn. 30 (Hervorhebung im Original); Urt. v. 11. 12. 2014 – 8 AZR 1010/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 42 = NZA 2015, 604 Rn. 32.

160

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Weisungsrecht des Arbeitgebers“ entgegen. Vielmehr sei davon auszugehen, dass sich Arbeitnehmer mit der Eingehung eines Arbeitsverhältnisses und der Eingliederung in einen Betrieb nicht ihrer Grund- und Persönlichkeitsrechte begeben.269 Durch Einführung des § 26 Abs. 2 S. 1 BDSG hat der Gesetzgeber mit dieser Rspr. gleichgezogen und die grundsätzliche Möglichkeit der Einwilligung im Beschäftigungsverhältnis bestätigt.270 Für die Zwecke des § 26 BDSG ist daher davon auszugehen, dass die – wie der Gesetzgeber gleichwohl konstatiert271 – „im Beschäftigungsverhältnis bestehende Abhängigkeit“ die Freiwilligkeit des Beschäftigten nicht kategorisch auszuschließen vermag.272 Bei der Beurteilung der Freiwilligkeit ist „die im Beschäftigungsverhältnis grundsätzlich bestehende Abhängigkeit“ freilich ebenso zu berücksichtigen wie die konkreten Umstände, unter denen die Einwilligung erteilt wurde.273 Die Einwilligung des Beschäftigten kann in diesem Zusammenhang unter anderem („insbesondere“) dann als freiwillig einzuordnen sein, wenn der Beschäftigte durch die Datenverarbeitung einen rechtlichen oder wirtschaftlichen Vorteil erlangt oder die Arbeitsvertragsparteien gleichgelagerte Interessen verfolgen (§ 26 Abs. 2 S. 2 BDSG).274 Ein Vorteil soll nach Ansicht des Gesetzgebers etwa in der Einführung eines betrieblichen Gesundheitsmanagements oder der Erlaubnis zur Privatnutzung von betrieblichen IT-Systemen bestehen.275 Gleichgerichtete Interessen, wie etwa die Förderung des betrieblichen Miteinanders, verfolgen Arbeitgeber und Beschäftigter hiernach bspw. bei der Aufnahme von Name und Geburtsdatum in eine Geburtstagsliste oder bei der Nutzung von Fotos für das Intranet.276 Im Umkehrschluss sei die Erteilung einer Einwilligung dann als nicht freiwillig anzusehen, wenn die Datenverarbeitung „insgesamt“ als nachteilig zu bewerten sei.277 269 Zust. Wybitul, ZD 2015, 330, 334; Grau/Schaut, NZA 2015, 981, 982; Tiedemann, ZD 2015, 380, 383; krit. bis abl. Radlanski, Konzept der Einwilligung, 129. 270 Däubler, Gläserne Belegschafen, § 4 Rn. 154; Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 56 f.; Kort, in: Benecke, Unternehmen 4.0, 91, 102; Wybitul, NZA 2017, 413, 416: „Klarstellung“. 271 Hierzu Körner, in: FS Klebe, 231, 233. 272 Vgl. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 165; Fischer, NZA 2018, 8, 10; Gola/Heckmann/ Gola, BDSG, § 26 Rn. 131, dort Fn. 271. 273 BT-Drs. 18/11325, S. 97. 274 Krit. zu dieser Vorteils-/Nachteilsbetrachtung Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 253: ideelle Selbstbestimmung entscheidend, nicht rationale Kosten-Nutzen-Überlegungen. 275 BT-Drs. 18/11325, S. 97; vgl. BAG, Urt. v. 11. 12. 2014 – 8 AZR 1010/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 42 = NZA 2015, 604: Mitwirkung in Werbefilm des Arbeitgebers. 276 Dazu schon Stelljes, DuD 2016, 787, 788; krit. zu diesen Beispielen Franzen, ZfA 2019, 18, 29 f. 277 So Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 61; Wybitul, NZA 2017, 413, 416 f.; Nebel, ZD 2018, 520, 523; a. A. Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung, S. 8: „überhaupt keine Nachteile“ (Hervorhebung durch Verf.); a. A. Dzida/Grau, DB 2018, 189, 190: auch bei Nachteilen möglich.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

161

b) Maßstab unter der DSGVO aa) Keine Anwendung von § 26 Abs. 2 BDSG auf automatisierte Entscheidungen Fraglich ist, ob die voranstehenden Maßstäbe des § 26 Abs. 2 BDSG auch auf eine Einwilligung des Beschäftigten in eine automatisierte Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO übertragen werden können.278 Anlass für Zweifel ergeben sich daraus, dass die (nationale) Regelung des § 26 BDSG allein auf diejenigen „einfachen“ Fälle der Datenverarbeitung Anwendung findet, in denen Art. 88 DSGVO den Mitgliedstaaten die Möglichkeit eröffnet, die allgemeinen Voraussetzungen der DSGVO hinsichtlich der Zulässigkeit von Datenverarbeitungen an den spezifischen Gegebenheiten im Beschäftigungsverhältnis auszurichten.279 Die „besonderen“ Fälle der automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 DSGVO aber betreffen Konstellationen, die über die „einfache“ Datenverarbeitung hinausgehen und deshalb eine unionsweit einheitliche regulatorische Antwort einfordern.280 Aus systematischen Gesichtspunkten verbietet sich vor diesem Hintergrund eine unmittelbare Anwendung der unter § 26 Abs. 2 BDSG entwickelten Maßstäbe auf die Fälle der „besonderen“ Datenverarbeitung des Art. 22 DSGVO.281 Die Frage, ob und inwiefern die Abhängigkeit des Beschäftigten gegenüber seinem Arbeitgeber einer freiwilligen Einwilligung i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO entgegensteht, ist daher ausschließlich an den Vorgaben der DSGVO zu bemessen. bb) Erfordernis der Freiwilligkeit Hierbei ist zunächst zu notieren, dass die DSGVO für die Einwilligung im Beschäftigungskontext selbst keine spezifischen Anforderungen formuliert.282 Überhaupt wird man zu berücksichtigen haben, dass der verfügende Teil der DSGVO die Einwilligung im Beschäftigungskontext gar nicht nennt. Allein mit ErwG 155 gibt der Verordnungsgeber zu verstehen, dass er keine prinzipiellen Vorbehalte gegenüber der Zulässigkeit der Einwilligung in die „einfache“ Datenverarbeitung im Beschäftigungsverhältnis erhebt.283 Dies wird daran sichtbar, dass der europäische Gesetzgeber es ausdrücklich dem Urteil der Mitgliedstaaten vorbehält, die „Be278

Vgl. Betz, ZD 2019, 148, 152, der keine Unterschiede zwischen der Einwilligung i. S. d. § 26 Abs. 2 BDSG und Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO sieht; im Erg. auch Knitter, Digitale Weisungen, 135. 279 Dazu oben A.I.2.b). 280 Hiervon kann ein Mitgliedstaat nur i. R. d. spezifischen Öffnungsklausel des Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO abweichen. 281 Entgegen v. Walter, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 391, 398. 282 Gola, BB 2017, 1462, 1467; BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, DSGVO Art. 88 Rn. 40. 283 Dzida, BB 2018, 2677, 2682 f.; ders./Grau, DB 2018, 189, 189; Düwell/Brink, NZA 2018, 1081, 1084.

162

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

dingungen, unter denen personenbezogene Daten im Beschäftigungskontext auf der Grundlage der Einwilligung des Beschäftigten verarbeitet werden dürfen“, zu bestimmen.284 Wenn der Verordnungsgeber aber davon ausgeht, dass es „Bedingungen“ geben kann, unter denen Beschäftigte wirksam in eine Datenverarbeitung einwilligen können (das „Wie“ der Einwilligung), so setzt dies denknotwendig voraus, dass er das „Ob“ der Einwilligung nicht generell für ausgeschlossen hält.285 (1) Abwesenheit von Zwang Für die Auslegung der Einwilligung in die „besondere“ Datenverarbeitung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO hat dies zur Konsequenz, dass auf die allgemeinen Vorgaben des Art. 4 Nr. 11 und Art. 7 DSGVO zurückgegriffen werden muss.286 Die Einwilligung des Beschäftigten muss danach nicht nur in informierter Weise sowie unmissverständlich, die Verarbeitung „eindeutig bestätigend“,287 sondern allen voran auch „freiwillig“ erteilt worden sein (Art. 4 Nr. 11 DSGVO). Nach Auffassung des Verordnungsgebers setzt Freiwilligkeit zwingend voraus, dass der Einwilligende „eine echte oder freie Wahl hat und somit in der Lage ist, die Einwilligung zu verweigern oder zurückzuziehen, ohne Nachteile zu erleiden“.288 Von einer „echten“, d. h. selbstbestimmten, auf freien Stücken beruhenden Wahl kann keine Rede sein, wenn auf den Betroffenen physischer Zwang (vis absoluta, vis compulsiva) ausgeübt wird.289 Eine durch Täuschung oder Drohung, oder in Unkenntnis der wesentlichen Umstände (Art. 4 Nr. 11 DSGVO: „in informierter Weise“) abgegebene Einwilligung ist unwirksam.290 Wie die englische Sprachfassung („freely given“) andeutet, sind bei der Beurteilung der Freiwilligkeit jedoch nicht nur Situationen physischer Überlegenheit, sondern ebenso strukturelle Machtasymmetrien zu berücksichtigen.291 Von einer selbstbestimmten Wahl kann 284

ErwG 155. Ebenso Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 300; Ehmann/Selmayr/Heckmann/ Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 54; Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 80; vgl. auch Kühling/Buchner/Buchner/Kühling, DSGVO/BDSG, Art. 7 Rn. 77; s. auch EuArbRK/Franzen, VO 2016/679/EU Art. 7 DSGVO Rn. 10; v. dem Bussche/Zeiter/Brombach, DB 2016, 1359, 1364. 286 So i. Erg. auch SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 52; vgl. Paal/Pauly/ Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 38; s. aber 3. Teil, Fn. 132. 287 Was Überlegungen zu sog. „opt-out“-Lösungen, wie etwa bereits angekreuzte elektronische Kästchen (vgl. ErwG 32, S. 2), ausschließt, vgl. Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 78. 288 ErwG 42, S. 5. 289 Ausf. Radlanski, Konzept der Einwilligung, 12 ff.; Sydow/Ingold, DSGVO Art. 7 Rn. 26 ff. 290 Schon Maties, NJW 2008, 2220, 2221. Das unterscheidet sie von der Willenserklärung, die schwebend wirksam, jedoch anfechtbar ist (§§ 119, 123, 142 BGB); hierzu Radlanski, Konzept der Einwilligung, 126 f.; prägnant Riesenhuber, RdA 2011, 257, 260: negative Tatbestandsmerkmale. 291 Vgl. Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht, 79 ff. 285

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

163

demgemäß nur dann gesprochen werden, wenn ein bestehendes Abhängigkeitsverhältnis sich nicht auf die Motivlage der Erteilung einer Einwilligung ausgewirkt hat.292 (2) „Kopplungsverbot“ als Maßstab für Freiwilligkeit Aus dieser Einsicht heraus ist der Rechtsanwender gemäß Art. 7 Abs. 4 DSGVO dazu angehalten, bei der Beurteilung der Freiwilligkeit dem Umstand „in größtmöglichem Umfang“ Rechnung zu tragen, ob unter anderem die Erfüllung eines Vertrages, einschließlich der Erbringung einer Dienstleistung, von einer Einwilligung abhängig ist, die für die Erfüllung des Vertrages nicht erforderlich ist. Die Erbringung der „Leistung“ darf mit anderen Worten nicht von der Einwilligung des Betroffenen abhängig gemacht werden (sog. „Take-it-or-leave-it-Szenario“).293 Das Gebot der Achtung der informationellen Selbstbestimmung, einschließlich der Möglichkeit in eine Verarbeitung einzuwilligen, würde andernfalls in sein Gegenteil verkehrt: Das Konzept der Selbstbestimmung würde ausgehöhlt und stattdessen der Kultivierung einer Fremdbestimmung Vorschub leisten. (a) Begriff der „Erfüllung“ Dieses sog. „Kopplungsverbot“294 gilt seinem Wortlaut nach „unter anderem“ für das Abhängigsein der „Erfüllung“ eines Vertrages, einschließlich der Erbringung einer Dienstleistung, von der Erteilung einer Einwilligung. Unter Beachtung des Trennungs- und Abstraktionsprinzips scheint der Verordnungsgeber damit in erster Linie das Erfüllungsgeschäft vor Augen zu haben.295 Die Eingehung des Verpflichtungsgeschäfts stünde ausweislich des nicht abschließenden Charakters des Art. 7 Abs. 4 DSGVO („unter anderem“) zwar nicht prinzipiell außerhalb seines Anwendungsbereichs. Die grundsätzliche tatbestandliche Ausrichtung auf das Erfüllungsgeschäft würde seine Erstreckung auf das Verpflichtungsgeschäft im Einzelfall gleichwohl einer erhöhten Begründungsbedürftigkeit unterwerfen. Eine derartige Einschränkung ist mit dem Regelungszweck des Kopplungsverbots jedoch nicht vereinbar. Durch die Normierung des Art. 7 Abs. 4 DSGVO verfolgt der Verordnungsgeber das Ziel, dem Betroffenen eine selbstbestimmte Entscheidung über die Erteilung einer Einwilligung zu ermöglichen.296 Dieses Bedürfnis besteht jedoch nicht nur (erst) bei der Erfüllungshandlung, sondern gerade auch (schon) beim

292

Vgl. BeckOK DatenschutzR/Stemmer, DSGVO Art. 7 Rn. 53. Ehmann/Selmayr/Heckmann/Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 94; Golland, MMR 2018, 130, 131 m. w. N. 294 Ausf. Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 267 ff.; Rogosch, Die Einwilligung im Datenschutzrecht, 81 ff. Auf die Hervorhebung wird im Folgenden verzichtet. 295 Vgl. SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 57. 296 Krit. zu diesem paternalistischen Ansatz SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 59 f. 293

164

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Vertragsabschluss.297 Die Eingehung des Vertragsverhältnisses – im Vorfeld der Erfüllungshandlung – soll genauso wenig wie die Erfüllung des Vertrages davon abhängig gemacht werden, dass der Betroffene in eine für die Vertragszwecke nicht erforderliche Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten einwilligt. Andernfalls könnten auf der Ebene des Verpflichtungsgeschäfts Vertragsabreden getroffen werden, die den Erforderlichkeitsmaßstab derart verschieben, dass das Kopplungsverbot auf der Verfügungsebene kaum noch Wirkung entfaltet.298 Zwar ließe sich diesem Verständnis mit Blick auf den Wortlaut entgegnen, dass der Verordnungsgeber, hätte er das Kopplungsverbot tatsächlich auch auf das Verpflichtungsgeschäft erstrecken wollen, dies kenntlich zu machen gewusst hätte (vgl. Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO: „Abschluss oder Erfüllung“).299 Richtigerweise wird man der redaktionellen Nichtberücksichtigung des (deutschen) Trennungs- und Abstraktionsprinzips seitens des Verordnungsgebers aus den genannten teleologischen Gesichtspunkten jedoch ein nicht allzu starkes Gewicht beizumessen haben.300 Die besseren Gründe sprechen somit dafür, das Kopplungsverbot nicht nur auf die Erteilung einer Einwilligung i. R. d. Arbeitsleistung („Erfüllung“), sondern ebenso vorbehaltlos auch auf eine Einwilligung des Beschäftigten im Zusammenhang mit dem Abschluss des Arbeitsverhältnisses anzuwenden.301 (b) Maßstab der Erforderlichkeit Die Anwendbarkeit des Kopplungsverbots setzt ferner voraus, dass der Abschluss (bzw. die Erfüllung) des Arbeitsverhältnisses von einer Einwilligung in die Verarbeitung personenbezogener Daten abhängig gemacht wird, die für den Abschluss des Vertrages nicht „erforderlich“ ist. Der Rechtsanwender ist somit nur dann zu einer verschärften Prüfung („in größtmöglichem Umfang“) der die Freiwilligkeit begleitenden Umstände aufgerufen, wenn die Datenverarbeitung nicht ohnehin schon erforderlich ist.302 Für den Erforderlichkeitsmaßstab gilt dabei nichts Abweichendes gegenüber § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG,303 bzw. für den Fall der „besonderen“ Datenverarbeitung ge297

SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 57. Sydow/Ingold, DSGVO Art. 7 Rn. 31; hierzu auch Golland, MMR 2018, 130, 131. 299 Vgl. aber den deutlich weitergehenden Begriff „performance of a contract“ in der englischen Sprachfassung; ebenso SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 57. 300 Ebenso Sydow/Ingold, DSGVO Art. 7 Rn. 31; Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/ TTDSG, Art. 7 Rn. 98; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 7 Rn. 24; Ehmann/Selmayr/Heckmann/ Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 98. 301 I. Erg. wie hier Culik, Beschäftigtendatenschutz, 168; Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 77; Kort, in: Benecke, Unternehmen 4.0, 91, 102 f.; vgl. allgemein noch zu § 28 Abs. 3b S. 1 a. F., der ausdrücklich vom „Abschluss“ sprach, Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht, 80 f. 302 Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 7 Rn. 20. 303 Dazu im Einzelnen unten C.III.3. 298

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

165

genüber Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO.304 Diese Wertung wird nicht dadurch in Frage gestellt, dass die Erforderlichkeit i. R. d. Art. 7 Abs. 4 DSGVO als negatives Tatbestandsmerkmal („nicht erforderlich“) ausgestaltet ist. Insbesondere lässt sich hieraus nicht ableiten, dass der Verordnungsgeber von einer „erforderlichen“ Verarbeitung ausgeht.305 Dass dies nicht zutrifft, zeigt schon die Regelungsstruktur des Art. 22 DSGVO, wonach vom grundsätzlichen Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO u. a. nur im Ausnahmefall des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO abgewichen werden darf. Die Erforderlichkeitsschwelle des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO,306 so ist zu konstatieren, ist ihrer Verortung im Regel-Ausnahme-Verhältnis gemäß stets als Negativvoraussetzung zur grundsätzlichen Verbotsanordnung zu lesen. Das Kopplungsverbot wirkt sich folglich immer dann auf die Beurteilung einer Einwilligung in eine Datenverarbeitung aus, wenn diese nicht ohnehin schon gesetzlich legitimiert ist.307 (c) Rechtsfolge: Einzelfallabwägung Eng verbunden mit der – hier abgelehnten – Forderung nach einem abweichenden Erforderlichkeitsverständnis ist die Frage nach der Rechtsfolge des Art. 7 Abs. 4 DSGVO. Ein Großteil des Schrifttums sieht hierin ein „absolutes“ Kopplungsverbot normiert.308 Eine Kopplung i. S. d. Art. 7 Abs. 4 DSGVO, d. h. eine Einwilligung in eine nicht-erforderliche Datenverarbeitung, gründe auf einer unfreiwilligen Erteilung der Einwilligung und habe daher stets die Unwirksamkeit derselben zur Folge.309 Diese Ansicht stützt sich im Wesentlichen auf ErwG 43, S. 2, wonach die Einwilligung als nicht freiwillig erteilt „gilt“, wenn die Erfüllung eines Vertrages von einer Einwilligung abhängig ist, obwohl diese für die Erfüllung nicht erforderlich ist. Mit der Annahme einer vorbehaltlosen Rechtsfiktion („gilt“) geht eine äußerst weitgehende Einschränkung der informationellen Selbstbestimmung einher (vgl. 304 Ausf. Golland, MMR 2018, 130, 131; a. A. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 168: Begriff der Erforderlichkeit aus Gründen des „Volenti non fit iniuria“ weit zu verstehen; auch Betz, SPA 2019, 29, 30; ders., ZD 2019, 148, 149. Vgl. auch die weitergehenden, insbesondere die Werbe- und Internetwirtschaft betreffenden Überlegungen, die Hingabe und Verarbeitung personenbezogener Daten selbst zum synallagmatischen („vertragscharakteristischen“) und damit „erforderlichen“ Vertragsbestandteil aufzuwerten; insbesondere Kühling/Buchner/ Buchner/Kühling, DSGVO/BDSG, Art. 7 Rn. 51 f.; Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 7 Rn. 21. Im Kopplungsverbot wäre hiernach ein „Zwang zu mehr Vertragsehrlichkeit“ zu sehen, so Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 271. 305 So aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 168. 306 Ebenso Art. 6 Abs. 1 S. 1 DSGVO bzw. § 26 Abs. 1 BDSG. 307 Sydow/Ingold, DSGVO Art. 7 Rn. 32; vgl. auch Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 7 Rn. 20. 308 Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 268 f.; TBPH/Buchner, Datenschutzrecht, 420 Rn. 44; Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 484; wohl auch Golland, MMR 2018, 130, 132; Gierschmann, ZD 2016, 51, 54; Dammann, ZD 2016, 307, 311: praktisch „striktes“ Kopplungsverbot; Kühling/Martini, EuZW 2016, 448, 451: „umfassend“; s. aber Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 62 (dort Fn. 49): für Praxis keine Relevanz. 309 Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 268.

166

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Art. 8 Abs. 2 GRCh). Um einer derart eingriffsintensiven Rechtsfolge Geltung zu verleihen, hätte diese zwingend im verfügenden Teil der DSGVO Eingang finden müssen.310 Ein Anhaltspunkt für einen solchen paternalistischen Vorbehalt der informationellen Selbstbestimmung ist dem Wortlaut der Norm jedoch nicht zu entnehmen.311 Im Gegenteil: Anders als noch § 28 Abs. 3b BDSG a. F. („darf nicht“, „ist unwirksam“)312 ordnet der Verordnungsgeber lediglich an, dass die die Erteilung der Einwilligung begleitenden Umstände „in größtmöglichen Umfang“ zu berücksichtigen sind.313 Die Regelung des Art. 7 Abs. 4 DSGVO wendet sich also an den Rechtsanwender, der angehalten ist, „bei der Beurteilung“, d. h. bei der Subsumtion „unter“ den Begriff der Freiwilligkeit, die begleitenden Umstände umfassend in Rechnung zu stellen.314 Die Beschränkung „in größtmöglichen Umfang“ gibt dabei zu verstehen, dass es durchaus weitere Umstände geben kann, die bei der Abwägungsoperation in die Waagschale zu legen sind.315 Aus Art. 7 Abs. 4 DSGVO ergibt sich mithin – im Gegensatz zu Art. 7 Abs. 4 ParlE – lediglich eine „Subsumtionsanleitung“.316 Hätte eine auf eine nicht-erforderliche Datenverarbeitung gerichtete Kopplung nach der – hier abgelehnten – Ansicht hingegen stets die Unwirksamkeit der Einwilligung zur Folge, würde der Einwilligung als Ausdruck der informationellen Selbstbestimmung keine eigenständige Bedeutung mehr zukommen. Die Fälle, in denen eine Einwilligung hiernach zulässigerweise überhaupt noch Legitimationswirkung entfalten könnte, wären schließlich ohnehin schon von den gesetzlichen Ausnahmetatbeständen erfasst.317 Ein derart weitgehender Eingriff in die Privatautonomie ist mit dem Anliegen der Norm, die Selbstbestimmung im Einzelfall vor einer Fremdbestimmung zu schützen, nicht vereinbar.318 Ob der Abschluss des Arbeitsvertrages von der Einwilligung in eine nicht-erforderliche Datenverarbeitung tatsächlich „abhängig ist“, die Kopplung also auf die Freiwilligkeit „durchschlägt“, ist vielmehr in wertender Gesamtabwägung zu ermitteln.319 310 Wie hier Ehmann/Selmayr/Heckmann/Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 99: mit Art. 8 GRCh unvereinbar; ebenso SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 65. 311 So auch SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 58. 312 Obgleich auch diese Norm aufgrund ihres tatbestandlichen Ausschlusses im Falle eines gleichwertigen Alternativzugangs nicht als ein „generelles“, sondern bloß „eingeschränktes“ Kopplungsverbot verstanden wurde; s. Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht, 81 ff.; zu diesem Vorbehalt unter der DSGVO Golland, MMR 2018, 130, 134 f. 313 Dazu auch Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 7 Rn. 99. 314 SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 58; Ingold, JuS 2018, 1214, 1218. 315 S. BeckOK DatenschutzR/Stemmer, DSGVO Art. 7 Rn. 45. 316 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 7 Rn. 25 f. 317 SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 58. 318 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 7 Rn. 27; a. A. Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 269. 319 Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 7 Rn. 99; Schürmann, DSB 2018, 159; Ehmann/Selmayr/Heckmann/Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 97; BeckOK DatenschutzR/

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

167

(aa) Unfreiwilligkeit mit Abwägungsvorsprung Aus der Anordnung einer „größtmöglichen“ Berücksichtigung der Kopplung ergibt sich freilich, dass gewichtige Gründe vorliegen müssen, um den gebotenen Rückschluss („muss dem Umstand in größtmöglichem Umfang Rechnung getragen werden“) von der Kopplung auf eine unfreiwillig erteilte Einwilligung zu entkräften.320 In der Kopplung ist mit anderen Worten ein „starkes“ Indiz für die Unfreiwilligkeit zu erblicken.321 Obgleich es also andere Faktoren geben kann, die in die Gesamtabwägung zu Gunsten der Freiwilligkeit einzupreisen sind, gibt die gesetzgeberische Wertung Aufschluss darüber, dass im Fall einer Kopplung i. S. d. Art. 7 Abs. 4 DSGVO grundsätzlich der Unfreiwilligkeit der Vorzug zu gewähren ist.322 (bb) Sanktionierung eines „klaren Ungleichgewichts“ Dieses Verständnis entspricht auch der verordnungsgeberischen Wertung, wonach es „in besonderen Fällen, wenn zwischen der betroffenen Person und dem Verantwortlichen ein klares Ungleichgewicht besteht“, in Anbetracht aller Umstände „unwahrscheinlich ist, dass die Einwilligung freiwillig gegeben wurde“.323 Der Verordnungsgeber will hierdurch erkenntlich einer Perpetuierung existierender Ungleichgewichte entgegenwirken.324 Besteht ein derart „klares Ungleichgewicht“,325 so ist ausweislich des gesetzgeberischen Wahrscheinlichkeitsurteils zu vermuten, dass die Einwilligung nicht freiwillig erteilt wurde.326 Als paradigmatisches Beispiel dient dem Verordnungsgeber hierbei das BürgerStaat-Verhältnis („Behörde“).327 Noch im KomE fand sich eine deutlich weitergehende Vorstellung eines „klaren Ungleichgewichts“, wonach die Einwilligung „vor Stemmer, DSGVO Art. 7 Rn. 45, 53; Lorentz, Profiling, 170 f.; Spindler/Dalby, in: Spindler/ Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 7 DSGVO Rn. 14: „unechtes Kopplungsverbot“; vgl. auch Gola/Schulz, DSGVO, Art. 7 Rn. 27: „Verhältnismäßigkeitsgrundsatz“. 320 Diese Lesart geht über die Frage der Beweislast einer freiwillig erteilten Einwilligung hinaus, die ausweislich Art. 7 Abs. 1 DSGVO beim Arbeitgeber liegt; a. A. noch für BDSG a. F. Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 252 f. Hiernach hat der Arbeitgeber nicht nur das „Ob“ einer Einwilligung nachzuweisen, sondern, wie die in ErwG 42 beispielhaft („insbesondere“) genannten Modalitäten zum Ausdruck bringen, auch das Vorliegen sämtlicher Wirksamkeitserfordernisse; BeckOK DatenschutzR/Stemmer, DSGVO Art. 7 Rn. 90. 321 Ehmann/Selmayr/Heckmann/Paschke, DSGVO, Art. 7 Rn. 98; vgl. auch Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 77: Freiwilligkeit „zweifelhaft“. 322 Ebenso BeckOK DatenschutzR/Stemmer, DSGVO Art. 7 Rn. 49; Ernst, ZD 2017, 110, 112: gesetzliche Vermutung; ähnlich zu § 26 Abs. 2 BDSG Thüsing/Thüsing/Traut, Beschäftigtendatenschutz, § 5 Rn. 19. 323 ErwG 43, S. 1 (Hervorhebung durch Verf.). 324 An der Ergiebigkeit dieses Ansatzes zweifelnd Däubler, Gläserne Belegschafen, § 4 Rn. 151; krit. zu dieser „Gleichgewichtsmetapher“ SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 65. 325 Weitergehend Tinnefeld/Conrad, ZD 2018, 391, 392: „kein Ungleichgewicht“. 326 Ähnlich Sydow/Ingold, DSGVO Art. 13 Rn. 28. 327 ErwG 43, S. 1.

168

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

allem“ in Fällen eines Abhängigkeitsverhältnisses, wie etwa („zum Beispiel“) „im Rahmen von Beschäftigungsverhältnissen“, nicht als Rechtsgrundlage herhalten könne.328 Die Auffassung der Kommission hat sich im Trilog allerdings nicht durchsetzen können, sodass auch mit Blick auf ErwG 43, S. 2 zu folgern ist, dass eine Einwilligung des Beschäftigten richtigerweise „nicht von vornherein als nicht ,freiwillig‘“ gelten kann.329 Eine darüber hinausgehende Annahme einer „generellen Zulässigkeit“ der Einwilligung ist mit dieser Erkenntnis allerdings ebenso wenig verbunden.330 Auch für das Beschäftigungsverhältnis ist im Gegenteil gesondert zu prüfen, ob ein „klares Ungleichgewicht“ i. S. d. ErwG 43, S. 2 besteht. Dass der Verordnungsgeber hierbei allen voran das Bürger-Staat-Verhältnis im Sinn hat, schließt diese Operation ausweislich der nicht abschließenden Erwägung („insbesondere“) nicht aus.331 Es ist vielmehr danach zu fragen, ob die Beziehung der Arbeitsvertragsparteien mit Blick auf die hier interessierenden Fälle des Art. 22 DSGVO mit dem des Bürger-StaatVerhältnisses wertungsmäßig vergleichbar ist. Dabei ist erstens in Rechnung zu stellen, dass der Arbeitgeber den Alltag des Arbeitnehmers deutlich nachhaltiger prägt als dessen Beziehung zum Staat, der im Regelfall allein situative Bedeutung zukommt. Der Arbeitgeber ist nicht nur berechtigt, fortwährend über das Ordnungs- und Leistungsverhalten des Arbeitnehmers zu bestimmen. Das berufliche Fortkommen und damit auch das soziale Ansehen des Arbeitnehmers hängen entscheidend mit den einseitigen Entscheidungen des Arbeitgebers zusammen, von der Einstellung über der Zuweisung prestigeträchtiger Arbeitsaufgaben bis hin zu Beförderungen. Dabei ist zweitens zu sehen, dass der Arbeitgeber typischerweise über weitaus subtilere Sanktionsmöglichkeiten verfügt, um auf Verweigerungen des Arbeitnehmers zu reagieren, als der Staat, der auf das förmliche Verwaltungsverfahren mitsamt seinen strikten Voraussetzungen und Begründungserfordernissen verwiesen ist.332 Zu denken sei an eine Versetzung des Arbeitnehmers in einen anderen Betrieb, an eine Nicht-Berücksichtigung bei der anstehenden Beförderungsrunde oder der Zuteilung zu einem neuen Projekt bis hin zu Maßnahmen sozialer Ausgrenzungen. (cc) Maßregelungsverbot Das (zeitlich) erst im Nachgang entsprechender „Sanktionen“ zu bemühende Maßregelungsverbot des § 612a BGB vermag an dieser dem Arbeitgeber strukturell 328 ErwG 34, S. 2 zum KomE; befürwortend Hornung, ZD 2012, 99, 103; abl. etwa Wybitul/ Rauer, ZD 2012, 160, 162; krit. zum KomE Gola, EuZW 2012, 332, 335. 329 EuArbRK/Franzen, VO 2016/679/EU Art. 7 Rn. 11 (Hervorhebung im Original); ders., EuZA 2017, 313, 323; BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, DSGVO Art. 88 Rn. 40; Brecht/ Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 12; vorsichtig Kort, DB 2016, 711, 715. 330 So aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 166. 331 Wie hier Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 78. 332 Vgl. schon Hoffmann-Riem, AöR 123 (1998), 513, 525.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

169

zustehenden Rechtsmacht nichts zu ändern.333 An dieser Einsicht gibt es deshalb kein Vorbeikommen, weil der Arbeitnehmer nach der Rspr. des BAG zum Beweis darüber aufgefordert ist, dass die zulässige Rechtsausübung, hier also die Verweigerung seiner Einwilligung, nicht nur äußerer Anlass, sondern „tragender Beweggrund“, d. h. das wesentliche Motiv für die benachteiligende Maßnahme gewesen ist.334 Die Überwindung dieser hohen subjektiv-finalen335 Hürde dürfte dem Arbeitnehmer, der ohnehin schon durch die Konsequenzen der Versetzung etc. belastet ist, nur selten gelingen. Das Schutzdefizit des § 612a BGB wird schließlich auch nicht dadurch aufgewogen, dass das Arbeitsverhältnis zu einem bestimmten Zeitpunkt als „bestandssicher“ einzuordnen ist, mithin dem Anwendungsbereich des KSchG unterfällt.336 Dabei soll weder der Gedanke bemüht werden, dass der Arbeitgeber auf eine verweigerte Einwilligung in der Regel kaum einmal mit dem Ausspruch einer Kündigung reagieren wird.337 Noch sollen die Zweifel daran im Mittelpunkt stehen, dass der Arbeitnehmer ab einer Betriebsgröße von elf Beschäftigten plötzlich weniger schutzwürdig sein soll gegenüber dem Risiko sozialer Ausgrenzungen etc. als noch in Kleinbetrieben. Dieser letztgenannte Umstand sensibilisiert vielmehr für den hier entscheidenden Gesichtspunkt: Der Kündigungsschutz des KSchG ist allein auf das Bestandsinteresse des Arbeitnehmers gerichtet, weiß den Arbeitnehmer aber nicht gegen Sanktionen „unterhalb“ der Kündigung zu schützen. Beruft sich der Arbeitnehmer erfolgreich auf das Maßregelungsverbot dürfte die Vertragsbeziehung im Übrigen ohnehin ein Stadium erreicht haben, in dem es kaum noch eine Rückkehr zu einer gedeihlichen Vertrauensbeziehung gibt, hat der Arbeitnehmer seine „Illoyalität“ schließlich „erfolgreich“ unter Beweis gestellt. Das Vertragsverhältnis steht hiernach unter keinen Vorzeichen, die das Prädikat der Nachhaltigkeit verdienen. Der Arbeitgeber wird es im Gegenteil verstehen, sich mittel- oder langfristig von dem Arbeitnehmer zu trennen, will er typischerweise nur jene seine Beschäftigte wissen, die „mitziehen“, sich dem technologischen Fortschritt „nicht verweigern“ und für die Unternehmensziele, d. h. die wirtschaftlichen Interessen des Arbeitgebers, verbindlich einstehen. Eine verweigerte Einwilligung des Arbeitnehmers in die Verarbeitung seiner Daten aber steht für nicht weniger als 333 Vgl. aber Culik, Beschäftigtendatenschutz, 165; Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 177. 334 S. nur BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 38 = NZA 2017, 1452, 1456 Rn. 43. 335 Für eine objektive Bestimmung des Zusammenhangs zwischen Rechtsausübung und der Vorenthaltung eines Vorteils hingegen Schwarze, NZA 1993, 967, 969. 336 So aber Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 303; in diese Richtung auch Riesenhuber, RdA 2011, 257, 264; Joos, NZA 2020, 1216, 1221; krit. ebenfalls Radlanski, Konzept der Einwilligung, 127. 337 Überhaupt lässt sich der Schutz nach dem KSchG nicht zur „Ehrenrettung“ des § 612a BGB fruchtbar machen, schließlich tritt die Beschränkung der Rechtsmacht nach § 612a BGB für den Fall der Kündigung hinter dem Schutzkonzept des KSchG zurück; vgl. Schwarze, NZA 1993, 967, 969.

170

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

ein verweigertes „Commitment“, das unter Umständen in dem Verlust seines Ansehens als „vorbildlicher“ Mitarbeiter oder gar dem Ausschluss aus bestimmten Beschäftigtengruppen ihren Höhepunkt finden kann.338 (dd) Zwischenfazit Diese Gedanken wollen zeigen, dass der Arbeitgeber seinen Interessen an einer Einwilligung des Arbeitnehmers strukturell bedingt weitaus stärkeres Gewicht verleihen kann als der Arbeitnehmer seinem Interesse an einer Verweigerung der Einwilligung. Diese Asymmetrie im Hinblick auf die Interessendurchsetzung besteht freilich nicht nur im laufenden Beschäftigungsverhältnis, sondern vor allem auch im Bewerbungsprozess.339 Es ist dies die paradigmatische Situation, in der das strukturelle Machtungleichgewicht am augenscheinlichsten zutage tritt:340 Der Arbeitgeber wird nur dann am Bewerber interessiert sein, wenn dieser sich seinen unternehmerischen Praktiken verschreibt. Gehört hierzu die Einwilligung in die Vornahme einer Bewerberanalyse, so gilt mit Blick auf die Freiwilligkeit ihrer Erteilung nichts Abweichendes zum Vorstehenden. Das Gegenteil dürfte zutreffend sein: Der Bewerber wird in die Verarbeitung einwilligen müssen, will er überhaupt eine Aussicht auf eine Einstellung wahren.341 Daran ändert realiter auch nichts, wenn der Arbeitgeber ausdrücklich darauf hinweist, dass es für den Bewerber ohne Einfluss auf dessen Chancen ist, ob er etwa an einem Persönlichkeitstest oder einer Sprachanalyse teilnimmt oder nicht.342 Diese Einsicht geht darauf zurück, dass der Arbeitgeber über die stärkere Verhandlungsposition verfügt, schließlich kann er sich in aller Regel aus einer Vielzahl von Bewerbungen den geeignetsten, die „Unternehmensphilosophie“ am ehesten gerecht werdenden Kandidaten aussuchen.343 Von einer „echten“ Wahl für den Bewerber kann keine Rede sein.344 So wird der Bewerber seine Einwilligung in die Nutzung eines automatisierten Bewerbungssystems in aller Regel einzig und allein deshalb erteilen, weil sie vom Arbeitgeber angefragt wird und der Bewerber seine Aussichten auf die ausgeschriebene Stelle nicht 338

Vgl. Radlanski, Konzept der Einwilligung, 127. BVerfG, Beschl. v. 23. 11. 2006 – 1 BvR 1909/06, AP BGB § 307 Nr. 22 = NZA 2007, 85, 87 m. w. N. 340 Vgl. auch die Bedenken des Gesetzgebers, BT-Drs. 18/11325, S. 97: „Vor Abschluss eines (Arbeits-)Vertrages werden Beschäftigte regelmäßig einer größeren Drucksituation ausgesetzt sein, eine Einwilligung in eine Datenverarbeitung zu erteilen“. 341 Culik, Beschäftigtendatenschutz, 167; Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht, 93. 342 So aber Dzida, BB 2018, 2677, 2683, der freilich voraussetzt, dass der Arbeitgeber sich auch so verhalte. Dieser rückblickende Befund aber wird dem Arbeitnehmer im Moment der Einwilligung nicht helfen, sodass auch in diesem Zeitpunkt objektiv betrachtet eine Zwangslage vorliegt. 343 Radlanski, Konzept der Einwilligung, 22, 125 f.: Freiwilligkeit „prekär“. 344 Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 301 f.; Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht, 93; Klebe, SR 2019, 128, 134; i. Erg. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 31; s. auch Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 12; Spelge, DuD 2016, 775, 780. 339

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

171

durch ein nonkonformes, Mehraufwand provozierendes Verhalten in Mitleidenschaft ziehen möchte.345

Angesichts dieses strukturellen Machtungleichgewichts sowie des existentiellen Angewiesenseins des Arbeitnehmers auf das Arbeitsverhältnis steht die Beziehung von Arbeitnehmer und Arbeitgeber für die hier interessierenden Zwecke dem StaatBürger-Verhältnis nicht nach.346 Im Regelungszusammenhang des Art. 22 DSGVO, so ist abschließend festzuhalten, ist eine vom Beschäftigten erteilte Einwilligung in eine Verarbeitung, die nicht schon auf einem gesetzlichen Legitimationstatbestand beruht, aufgrund der „im Beschäftigungsverhältnis bestehenden Abhängigkeit“ (§ 26 Abs. 2 S. 1 BDSG) grundsätzlich als nicht freiwillig anzusehen.347 Mit der Artikel 29-Datenschutzgruppe wird man daher für die Praxis festhalten müssen: „Fu¨ r die meisten dieser Fa¨ lle der Datenverarbeitung am Arbeitsplatz kann und sollte die Rechtsgrundlage aufgrund der Natur des Verha¨ ltnisses zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer nicht die Einwilligung des Arbeitnehmers sein.“348

cc) Zulässige Einwilligung in einen Nachteil (1) Automatisierte Entscheidung als Nachteil Diese für die Praxis bedeutsame Einsicht bedeutet jedoch nicht, das Korsett der Zulässigkeit derart eng zu schnüren, dass die Möglichkeit der Einwilligung in eine automatisierte Entscheidung verunmöglicht wird. Eine solche Konsequenz aber würde sich daraus ergeben, wenn Arbeitnehmer „angesichts des Ungleichgewichts der Macht zwischen einem Arbeitgeber und seinen Angestellten […] nur in Ausnahmefällen freiwillig“ einwilligen können, vorausgesetzt, dass „es zu überhaupt keinen Nachteilen führt, ob sie ihre Einwilligung geben oder nicht.“349 Könnte der Arbeitnehmer hiernach nur dann wirksam in eine Datenverarbeitung einwilligen, wenn ihm weder für den Fall der Verweigerung noch der Erteilung Nachteile drohen, fragt sich, welcher Anwendungsbereich der Einwilligung des Arbeitnehmers i. R. d. Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO überhaupt noch bliebe. 345 Ähnlich deutlich im Zusammenhang mit § 26 Abs. 2 BDSG Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2741 f.; Maschmann, NZA-Beilage 2016, 115, 116. 346 Wie hier Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 78; Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung, S. 7 f.; a. A. Franzen, EuZA 2017, 313, 322 f.; allgemein Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 176 ff.; s. auch Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 64. 347 So auch Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 78; Radlanski, Konzept der Einwilligung, 125 ff.; vgl. auch Götz, Personalmanagement, 53 f.; Kleinebrink, DB 2018, 1729, 1733; Spelge, DuD 2016, 775, 780; a. A. Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 303: nicht für das laufende Vertragsverhältnis; ebenso Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 252 ff.; ähnlich Culik, Beschäftigtendatenschutz, 165 ff.; a. A. Dzida/Grau, DB 2018, 189, 190: nicht im Regel-, nur im Einzelfall. 348 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung, S. 8; abl. Dzida, BB 2018, 2677, 2682 f.; ders./Grau, DB 2018, 189, 189. 349 So Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung, S. 8 (Hervorhebung durch Verf.).

172

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Schließlich sucht Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO gerade diejenige nachteilige Wirkung zu legitimieren (rechtliche Wirkung, erhebliche Beeinträchtigung), die eine automatisierte Verarbeitung dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterwirft: Erinnert sei an den – (grundsätzlich) unzulässigen350 – Einsatz eines Online-Einstellungsverfahrens, wonach Bewerbern bei Nicht-Erreichen einer bestimmten Punktzahl direkt eine vom Entscheidungssystem generierte Ablehnung übermittelt wird. Willigt der Bewerber in dieses Verfahren wirksam ein, überwindet der Arbeitgeber zwar die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Gleichsam würde sich der Bewerber durch seine Einwilligung allerdings auch der von Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorausgesetzten „erheblichen Beeinträchtigung“, hier der (möglichen) Ablehnung des Vertragsschlusses, aussetzen.351

Eine derartige Verengung der Einwilligungsmöglichkeit ist allerdings weder mit dem Wortlaut des Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO noch mit der Binnensystematik des Art. 22 DSGVO vereinbar.352 Es muss hiernach im Gegenteil gemäß Art. 8 Abs. 2 S. 1 GRCh trotz ihrer Erheblichkeit (rechtliche Wirkung, erhebliche Beeinträchtigung) möglich sein, in eine automatisierte Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO wirksam einwilligen zu können.353 (2) Fallgruppe: „High Potentials“ Auf der anderen Seite wird man bei der Beurteilung der Freiwilligkeit gebührend in Rechnung zu stellen haben, dass die Einwilligung gerade auf eine nachteilige Folge, wie sie Art. 22 Abs. 1 DSGVO voraussetzt, gerichtet ist. So mag es auf den ersten Blick zwar nicht naheliegen, doch kann der Bewerber mit der (potentiell) nachteiligen Folge (hier: Ablehnung seiner Bewerbung) gerade ein besonderes Interesse verknüpfen. Stellt der Arbeitgeber die Nutzung des automatisierten Entscheidungssystems in diesem Fall erkennbar ernsthaft zur Disposition des Bewerbers und wird diesem zur Wahrung seiner Interessen eine Gestaltungsfreiheit im Hinblick auf die Ausgestaltung des Entscheidungsvorgangs eingeräumt,354 so fällt die zu legitimierende Beeinträchtigung der Entscheidung nicht besonders ins Gewicht. Die (potentielle) Beeinträchtigung wird vielmehr durch einen entsprechenden Vorteil auf Seiten des Bewerbers aufgewogen.355 Beispiel: Dem promovierten Rechtsanwalt R mit „Doppelprädikat“ und Masterabschluss von einer US-amerikanischen „Elite-Universität“ liegen mehrere lukrative Einstiegsange350

S. ErwG 71, S. 1. S. bereits oben B.I.2. 352 Was auch die Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung, S. 21 (dort Fn. 46), letztlich nicht fordert, spiele die Einwilligung ihrer Ansicht nach doch auch i. R. d. Art. 22 DSGVO „eine große Rolle“. 353 Abl. Götz, Personalmanagement, 170. 354 Vgl. die Anforderungen an das „Aushandeln“ i. S. d. § 305 Abs. 1 S. 3 BGB; hierzu BAG, Urt. v. 11. 12. 2013 – 10 AZR 286/13, AP HGB § 74 Nr. 85 = NZA 2014, 433, 434 Rn. 13. 355 Instruktiv zur Widerlegbarkeit der Unterlegenheitsvermutung im Arbeitsverhältnis Schwarze, ZfA 2005, 81, 100. 351

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

173

bote internationaler Großkanzleien für die Position des Senior Associate vor. R willigt in die Nutzung eines automatisierten Bewerbungssystems ein, das durch Stimmanalysen Rückschlüsse auf einzelne, von R individuell auszuwählende Charakterzüge generiert und mit den bestehenden Teammitgliedern abgleicht. Hierdurch soll eine „optimale“ Teamstruktur hergestellt werden, die auch in Phasen wiederkehrender hoher Arbeitsbelastung einen ebenso hohen Grad an „Teamgeist“, Vertrauen und Identifikation gewährleistet. Der Arbeitgeber stellt es R darüber hinaus frei, ob das System lediglich eine deskriptive Analyse vornehmen, eine Empfehlung aussprechen oder über die Bewerbung verbindlich entscheiden soll. Dem Arbeitgeber könnte unter Hinweis auf die lukrativen Alternativangebote des R, seinen Einfluss auf die Gestaltung des Entscheidungsprozesses sowie mit Blick auf sein außergewöhnliches Interesse, „optimal“ ins Team zu „passen“, der Nachweis der Freiwilligkeit gelingen.356

c) Übergeordnete Vorbehalte Ungeachtet des Aufwands im Hinblick auf die Feststellung der Freiwilligkeit sieht sich das Legitimationsinstrument der Einwilligung weiteren durchgreifenden Vorbehalten gegenüber, die sie für den praktischen Gebrauch wenig attraktiv machen.357 aa) Informationspflicht Eine wirksame Einwilligung setzt voraus, dass der Arbeitnehmer „in informierter Weise“ über die Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten bestimmt (Art. 4 Nr. 11 DSGVO). Art. 5 Abs. 1 lit. a DSGVO sekundiert, dass die Verarbeitung nur „in einer für die betroffene Person nachvollziehbaren Weise“ erfolgen darf.358 Um in vollständiger Kenntnis der Sachlage sein Recht auf informationelle Selbstbestimmung auszuüben, ist der Arbeitnehmer demnach umfassend zu informieren.359 Hierzu gehört nach Auffassung des Verordnungsgebers, dass der Arbeitnehmer mindestens wissen muss, wer der Verantwortliche ist und für welche Zwecke die personenbezogenen Daten verarbeitet werden sollen.360 Auf der anderen Seite darf 356 A. A. Malorny, RdA 2022, 170, 177: KI-Auswahlentscheidungen generell nicht einwilligungsfähig. 357 Vgl. Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 21; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 172 ff.; ebenso Uecker, ZD 2019, 248, 248 f.: „Kunststück“; ähnlich das Fazit von Franzen, ZfA 2019, 18, 30 f.; vgl. auch Dzida/Grau, DB 2018, 189, 190; dagegen Tinnefeld/Conrad, ZD 2018, 391, 392: Einwilligung mit „zentraler Rolle“; ebenso Ernst, ZD 2017, 110, 110; Dzida, BB 2018, 2677, 2682; auch noch Wybitul/Rauer, ZD 2012, 160, 162: Einwilligung ein „zweckmäßiges und sachgerechtes Mittel, um Rechtssicherheit herzustellen und angemessene Lösungen zu finden“; ferner Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 131 ff.: Der Einzelne solle im „Zentrum“ der Datenverarbeitung stehen, wobei er durch Transparenz, Fairness und Fehlerfreiheit von ihr zu überzeugen sei. 358 Vgl. Kleinebrink, DB 2018, 1729, 1731. 359 Eingehend zur Informationspflicht Funke, Einwilligung im Zivilrecht, 325 ff. 360 ErwG 42, S. 4 (Hervorhebung durch Verf.).

174

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

der Arbeitgeber den Arbeitnehmer nicht überfordern.361 Er muss vielmehr sicherstellen, dass, sollte er dem Arbeitnehmer – was den Regelfall betrifft – eine vorformulierte Einwilligungserklärung zur Verfügung stellen, diese Erklärung in verständlicher und leicht zugänglicher Form sowie in einer klaren und einfachen Sprache verfasst ist und überdies keine missbräuchlichen Klauseln beinhaltet.362 bb) Freie Widerruflichkeit Mag die Sicherstellung des erforderlichen Informationsniveaus auf Seiten des Arbeitnehmers bloß einen entsprechend hohen praktischen Aufwand bedingen, so erweist sich die Einwilligung jedoch auch aus prinzipiellen Gründen als unzuverlässiges Instrument. Nicht nur ist der Arbeitgeber auf individuell erteilte Einwilligungen angewiesen, wobei jedem Arbeitnehmer das Recht zusteht, die Einwilligung ebenso gut zu verweigern. Bereits durch diese Unwägbarkeiten kann die Praktikabilität automatisierter Entscheidungssysteme nachhaltig gestört werden.363 Darüber hinaus ist einzusehen, dass selbst die einmal erfolgreich eingeholte Einwilligung keine dauerhafte Legitimation garantiert. Gemäß Art. 7 Abs. 3 S. 1 und 2 DSGVO hat der Arbeitnehmer das Recht, seine Einwilligung jederzeit mit ex nuncWirkung – formfrei – zu widerrufen.364 Der Arbeitgeber wird vor diesem Hintergrund gut beraten sein, die Rechtmäßigkeit einer geplanten Datenverarbeitung nicht auf eine Einwilligung zu stützen, da er vernünftigerweise in jedem Moment mit einem Widerruf der Einwilligung rechnen muss. Will er ein automatisiertes Entscheidungssystem einsetzen, das nicht schon von dem Ausnahmetatbestand des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO erfasst wird,365 könnten sich die Arbeitnehmer dem zulässigerweise jederzeit durch Widerruf ihrer Einwilligung entziehen. Die Rechtsmacht des Arbeitnehmers findet ihre Grenze mangels anderer gesetzlicher Anhaltspunkte allein in den allgemeinen Rechtsausübungsschranken der §§ 242, 826 BGB.366 Eines darüber hinausgehenden „plausiblen Grundes“367 bedarf es ausweislich des uneingeschränkten Wortlauts des Art. 7 Abs. 3 DSGVO nicht.368 361

Uecker, ZD 2019, 248, 248. ErwG 42, S. 3; für die Praxis Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 63 ff.; mit Klauselvorschlägen Kleinebrink, DB 2018, 1729 ff. 363 Vgl. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 174. 364 SHS/Klement, Datenschutzrecht, Art. 7 DSGVO Rn. 85, 90. 365 Zur Diskussion um die Zulässigkeit der Einwilligung neben einer gesetzlichen Erlaubnis Krusche, ZD 2020, 232, 234 f. 366 S. dagegen Dzida/Grau, DB 2018, 189, 190, die diese Rechtsausübungsschranke offenbar zum negativen Tatbestandsmerkmal zu erheben suchen. 367 Vgl. noch BAG, Urt. v. 11. 12. 2014 – 8 AZR 1010/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 42 = NZA 2015, 604. 368 Ebenso Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 79; Sydow/Ingold, DSGVO Art. 7 Rn. 46; Kleinebrink, DB 2018, 1729, 1734; Martini/Botta, NZA 2018, 625, 629; Tinnefeld/Conrad, ZD 2018, 391, 396; a. A. Dzida/Grau, DB 2018, 189, 190; ebenso noch Kühling/ 362

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

175

d) Zwischenergebnis In der Einwilligung des Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO ist nach all dem kein Instrument zu erblicken, auf das sich der Arbeitgeber zur Überwindung der grundsätzlichen Verbotswirkung verlassen kann. Nicht nur fehlt es dem einwilligenden Arbeitnehmer in aller Regel an der erforderlichen Freiwilligkeit, sodass an ihrer Erträglichkeit bereits unter materiell-rechtlichen Gesichtspunkten zu zweifeln ist. Hinzu kommt, dass der Arbeitgeber vernünftigerweise jederzeit mit einem Widerruf der Einwilligung zu rechnen hat. Selbst wenn der Arbeitnehmer also wirksam einwilligt, ist der Arbeitgeber gut beraten, die Nutzung eines automatisierten Entscheidungssystems nicht auf eine Einwilligung des Arbeitnehmers zu stützen.369 6. Rechtsfolgen unzulässiger automatisierter Einstellungsentscheidungen Greift der Arbeitgeber unzulässigerweise auf ausschließlich automatisierte Bewerbungs- und Auswahlsysteme zurück, ist im Hinblick auf die Rechtsfolgen zu unterscheiden. Die technisch generierte Ablehnung einer Bewerbung entfaltet keine Wirkung, das vorvertragliche Schuldverhältnis besteht weiterhin. Der Bewerber hat demgemäß (weiterhin) einen Anspruch auf eine menschliche Entscheidung nach Maßgabe des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Daneben stehen ihm Informationsrechte und ggf. ein Anspruch auf Schadensersatz zu.370 Eine Ausnahme von der grundsätzlichen Verbotswirkung ist freilich für denjenigen Bewerber zu machen, dessen Bewerbung erfolgreich war. So ist zwar auch sein Recht aus Art. 22 Abs. 1 DSGVO verletzt worden. Die Beeinträchtigung seines Rechts hat jedoch erkennbar ein anderes Gewicht im Vergleich zu den nicht erfolgreichen Bewerbern. Er hat schließlich dasjenige erlangt, das er begehrt hat. Es ist daher nicht einzusehen, wieso ihm diese Vorzüge genommen werden sollten. Insofern bietet sich in der Tat eine Anleihe bei der – oben verworfenen – Wertung des früheren § 6a Abs. 2 Nr. 1 BDSG a. F. an.371 Anders als noch unter der alten Rechtslage ist in der Stattgabe des Begehrens (der Bewerbung) zwar kein Legalisierungstatbestand zu erblicken. Der Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO wird nicht ausradiert – die Behörde kann ein Bußgeldverfahren einleiten, der Betroffene kann Schadensersatz beanspruchen etc. Der Rückblick auf die Wertung des § 6a Abs. 2 Nr. 1 BDSG a. F. sensibilisiert jedoch dafür, dass es dem (ohnehin beeinträchtigten) Interesse des Betroffenen entspricht, dass die seinem Begehren entsprechende Entscheidung nicht (auch noch) der Verbotswirkung anheimfällt. Buchner/Buchner/Kühling, DSGVO/BDSG, 2. Aufl., Art. 7 Rn. 38: Widerruf nur bei Unzumutbarkeit der Datenverarbeitung oder wesentlichen Änderung ihrer maßgebenden Umstände. 369 Aus diesem Grund wird im Folgenden von einer Prüfung des Einwilligungstatbestands abgesehen. 370 Hierzu im Detail noch unter 4. Teil, B. 371 Vgl. B.I.1.a).

176

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

7. Zwischenergebnis Automatisierte Entscheidungen über die (Nicht-)Einstellung unterliegen der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Allein in den Ausnahmefällen betriebsuntypisch hoher sowie konstant sehr hoher Bewerberzahlen kann der Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems für den Abschluss des Arbeitsvertrages im Einzelfall erforderlich sein. Der Einwilligung in die Nutzung eines automatisierten Entscheidungssystems ermangelt es ob der strukturellen Unterlegenheit des Arbeitnehmers grundsätzlich an der notwendigen Freiwilligkeit.

II. Beendigung des Arbeitsvertrages Im Hinblick auf diejenigen Arbeitgeberentscheidungen, die die Beendigung des Arbeitsvertrages zum Gegenstand haben, sollen für die Zwecke dieser Untersuchung die Arbeitgeberkündigung und der Abschluss eines Aufhebungsvertrages unterschieden werden. 1. Kündigung Die Kündigungsmöglichkeit stellt ein rechtsvernichtendes Gestaltungsrecht dar, durch dessen Ausübung der Arbeitgeber das Arbeitsverhältnis mit Wirkung für die Zukunft einseitig beendet (§ 620 Abs. 2 BGB).372 Die der Gestaltungserklärung zugrunde liegende Entscheidung über die Beendigung des Arbeitsverhältnisses entfaltet folglich, d. h. mit Zugang der auf der „Entscheidung“ beruhenden Willenserklärung beim Arbeitnehmer,373 eine rechtliche Wirkung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO.374 Die Entscheidung eines entsprechend programmierten Kündigungssystems unterfällt daher dem Verbot automatisierter Einzelentscheidungen.375 Unzulässig wäre also eine Betriebspraxis, wonach ein betriebsinternes Erfassungssystem feststellt, dass ein Arbeitnehmer seine Leistungsziele wiederholt nicht erreicht, und auf dieser Grundlage ohne weitere menschliche Mitwirkung, die über die bloße Einhaltung des Formgebots376 hinausgeht, dem Arbeitnehmer gegenüber eine Kündigung ausspricht.377 372 373

609.

ErfK/Müller-Glöge, BGB § 620 Rn. 16. Vgl. BAG, Urt. v. 21. 03. 2013 – 6 AZR 618/11, AP TVöD § 18 Nr. 7 = NZA-RR 2013,

374 MüKoBGB/Hergenröder, KSchG § 1 Rn. 44; Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 276. 375 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 30; Götz, Personalmanagement, 163; Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 276; Holthausen, RdA 2021, 19, 25; Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 481; Niklas/Hoffmann, ArbRB 2021, 283, 284; so auch noch zu § 6a BDSG a. F. Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56; Groß/ Gressel, NZA 2016, 990, 993; Wojak, DuD 2018, 553, 555. 376 Dazu oben 2. Teil, B.II.2.c)ee).

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

177

Nichts anderes gilt konsequenterweise für den Fall der Änderungskündigung (§ 2 KSchG).378 Obgleich die Gestaltungswirkung der Kündigung bedingt ist, entfaltet die Änderungskündigung ihre rechtliche Wirkung im hiesigen Sinne jedenfalls dadurch, dass sie den Rechtskreis des Arbeitnehmers dahingehend erweitert, das Änderungsangebot anzunehmen (§ 147 BGB) und somit den Abschluss des geänderten Arbeitsvertrages einseitig herbeizuführen. Aufgrund der nachhaltigen Erschütterung der persönlichen und wirtschaftlichen Lebensbedingungen dürfte der Ausspruch einer Änderungskündigung im Übrigen regelmäßig auch eine erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO bedeuten. 2. Aufhebungsvertrag Wird dem Arbeitnehmer vom Arbeitgeber ein Angebot auf Abschluss eines Aufhebungsvertrages unterbreitet, wird dieser – wie bei der Unterbreitung eines Angebots auf Abschluss eines Arbeitsvertrages379 – rechtlich in die Lage versetzt, den Antrag während der Annahmefrist (§ 147 BGB) anzunehmen. Eine rechtliche Wirkung stellt sich gleichermaßen dadurch ein, dass der Arbeitgeber seinerseits ein entsprechendes Angebot des Arbeitnehmers annimmt. Auch die Entscheidung über den Abschluss eines Aufhebungsvertrages wird somit vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst.380 3. Keine Gestattung nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO Angesichts aktueller Betriebspraktiken381 ist danach zu fragen, ob eine automatisierte Entscheidung über die Beendigung des Arbeitsvertrages in bestimmten Fällen nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO gestattet sein kann. Beispiel: Das Unternehmen U entschließt sich dazu, die Produktionsstätte A zu schließen und von den betroffenen 500 Beschäftigten 50 Arbeitnehmer künftig in der Produktionsstätte B zu beschäftigen. Durch die algorithmische Durchführung des Auswahlprozesses der zu kündigenden Beschäftigten verspricht sich U nicht nur ein Freiwerden dringend benötigter Ressourcen, sondern auch möglichst „gerechte“ Kündigungs- und Auswahlentscheidungen.382 377

Vgl. das Amazon-Beispiel im 1. Teil, Fn. 18. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 30. 379 S. unter B.I.1. 380 Vgl. dagegen BAG, Beschl. v. 14. 03. 2012 – 7 ABR 67/10, AP SGB IX § 95 Nr. 4 = DB 2012, 1760 Rn. 24, wonach mit Blick auf eine Anhörung der Schwerbehindertenvertretung allein auf den Vertragsschluss abzustellen sei, der keinen einseitigen Willensakt des Arbeitgebers und damit keine „Entscheidung“ i. S. d. § 178 Abs. 2 S. 1 Hs. 1 Alt. 2 SGB IX darstelle. Die Gegenansicht hebt – übereinstimmend mit der hiesigen Wertung – überzeugend auf die einzelne Willenserklärung ab; s. nur LPK-SGB IX/Düwell, SGB IX § 178 Rn. 51. 381 S. nochmal das Amazon-Beispiel im 1. Teil, Fn. 18. 382 Zur Automatisierung der Sozialauswahl im Einzelnen noch unter C.IV.1.c)cc)(2)(c). 378

178

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Einem derartigen Ansinnen ist mit Blick auf den Wortlaut von Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO entgegenzutreten. Die Ausnahmeregelung findet – anders als etwa Art. 88 DSGVO („Beendigung“) – nur auf „den Abschluss oder die Erfüllung eines Vertrags“ Anwendung.383 Es verbieten sich daher etwaige Erwägungen, in der „Beendigung“ möglicherweise bloß eine Fortsetzung von „Abschluss und Erfüllung“ zu sehen. Dessen ungeachtet scheidet auch eine etwaige Einwilligung des Arbeitnehmers in die Durchführung einer automatisierten Kündigungsentscheidung mangels Freiwilligkeit aus (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO).384 Die Entscheidung über die Beendigung des Arbeitsvertrages muss mithin zwingend durch einen menschlichen Entscheidungsträger getroffen werden.385

III. Abmahnung Aufgrund ihrer hohen praktischen Relevanz soll im Folgenden die automatisierte Entscheidung über eine Abmahnung in den Fokus der Untersuchung rücken. Angesichts der zunehmenden digitalen Verknüpfung sämtlicher Produktionsmittel lässt sich dabei etwa an folgendes Beispiel denken: A arbeitet beim Onlineversandhändler O und ist verantwortlich für die Zusammenstellung spezieller Kundenbestellungen sowie die Verpackung und Versendung der Pakete. Am Ende einer jeden Schicht erhält er eine technisch generierte Aufstellung über seine erreichten Zielwerte, inklusive einer Auflistung sämtlicher Fehler. Das Schreiben schließt standardisiert mit einer Aufforderung zur Einhaltung der Zielvorgaben und dem Hinweis, dass nur ein vollständiges „Commitment“ in eine gemeinsame Zukunft führe. O rechtfertigt den Einsatz des Leistungssystems mit dem kompetitiven Marktumwelt und den fortwährend steigenden Ansprüchen der Kunden an maßgeschneiderte Produkte.

1. Erheblichkeit Klärungsbedürftig ist zunächst, ob die Entscheidung über den Ausspruch einer Abmahnung eine rechtliche Wirkung entfaltet oder den Arbeitnehmer jedenfalls ähnlich erheblich beeinträchtigt. Als Gläubiger der Arbeitsleistung weist der Arbeitgeber den Arbeitnehmer mit der Abmahnung auf dessen vertragliche Pflichten hin und macht ihn auf ihre Verletzung aufmerksam (Rüge- und Dokumentationsfunktion). Darüber hinaus fordert er ihn zu einem vertragstreuen Verhalten in der Zukunft auf und kündigt ggf. individualrechtliche Konsequenzen für den Fall einer

383

Was Blum, People Analytics, 377, wohl übersieht. Zu den Hintergründen s. oben B.I.5. 385 Ebenso Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993; unabhängig von Art. 22 DSGVO Steege, MMR 2019, 715, 719 f.; für das schweizerische Recht Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 218, wonach eine automatisierte Kündigung bereits an der mangelnden „Handlungsfähigkeit“ des Algorithmus scheitere. 384

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

179

erneuten Pflichtverletzung an (Warnfunktion).386 Mit der Rüge wird dem Arbeitnehmer vor Augen geführt, dass der Arbeitgeber ein bestimmtes Verhalten missbilligt. Der Ausspruch der Abmahnung trübt damit nicht nur das Selbstbewusstsein des Arbeitnehmers. Auch dürften hierdurch sein Ansehen im Betrieb sowie sein berufliches Fortkommen erheblich in Mitleidenschaft gezogen werden.387 Ferner ist mit Blick auf die Warnfunktion davon auszugehen, dass die Abmahnung den Arbeitnehmer auch privat beschäftigen wird. So wird er sich möglicherweise dazu veranlasst sehen, seine private Lebensführung zu überprüfen und diese ggf. gar an der Erwartungshaltung des Arbeitgebers neu auszurichten.388 A wird seine verfehlten Ziele womöglich darauf zurückführen, dass er körperlich nicht leistungsstark genug ist. Daher wird er sich ggf. entschließen, mit dem Rauchen aufzuhören, mehr Sport zu treiben oder sich nach einem näher gelegenen Wohnort umzusehen, der ihm den ermüdenden Arbeitsweg erspart.

Obgleich die Abmahnung selbst noch nicht in rechtlich verbindlicher Weise auf den Bestand des Arbeitsverhältnisses einwirkt,389 betrifft die Entscheidung über die Aufforderung, künftig ein anderes, vertragsgemäßes Verhalten an den Tag zu legen, die Persönlichkeitsentfaltung des Arbeitnehmers. Durch den rechtfertigungsbedürftigen390 Eingriff in seine allgemeine Handlungsfreiheit (Art. 2 Abs. 1 GG) entfaltet die Abmahnung somit rechtliche Wirkung,391 jedenfalls aber eine erhebliche Beeinträchtigung.392 2. Keine Erforderlichkeit Im Hinblick auf ihre Rüge- und Warnfunktion fragt sich allerdings, ob eine automatisierte Entscheidung über den Ausspruch einer Abmahnung nicht auch für die „Erfüllung“ des Arbeitsvertrages erforderlich sein kann (Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO). Immerhin hat der Arbeitgeber als Gläubiger der Arbeitsleistung ein Interesse daran, dass die versprochene Leistung ordnungsgemäß erfüllt wird. Weist er den Arbeitnehmer also auf dessen vertragliche Pflichten hin und macht ihn auf deren Verletzung aufmerksam, steht dies unverkennbar im Zusammenhang mit dem ar386 BAG, Urt. v. 19. 07. 2012 – 2 AZR 782/11, AP BGB § 611 Abmahnung Nr. 34 = NZA 2013, 91; Urt. v. 27. 11. 2008 – 2 AZR 675/07, AP BGB § 611 Abmahnung Nr. 33 = NZA 2009, 842. 387 Was auch das BAG anerkennt, vgl. nur BAG, Urt. v. 23. 06. 2009 – 2 AZR 606/08, AP GewO § 103 Nr. 3 = NZA 2009, 1011, 1012 Rn. 14. 388 Zur Verhaltenssteuerung durch eine Abmahnung s. Schlachter, NZA 2005, 433, 436. 389 Ausf. v. Hoyningen-Huene, RdA 1990, 193, 199. 390 Zu den Voraussetzungen vgl. BAG, Urt. v. 23. 06. 2009 – 2 AZR 606/08, AP GewO § 103 Nr. 3 = NZA 2009, 1011, 1012 Rn. 14; Urt. v. 20. 08. 2009 – 2 AZR 499/08, AP GG Art. 4 Nr. 6 = NZA 2009, 227, 228 Rn. 9. 391 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 30; Götz, Personalmanagement, 163; Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56. 392 Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 273.

180

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

beitsvertraglich geschuldeten Inhalt, dessen Erfüllung der Arbeitgeber verlangen kann. Es ließe sich hiernach also durchaus erwägen, dass eine automatisierte Entscheidung über die Abmahnung des Arbeitnehmers im sachlichen Zusammenhang mit dem Vertragszweck stehe und damit erforderlich sei. Nach hier vertretender Ansicht393 ist allerdings in Rechnung zu stellen, dass der Arbeitgeber die Entscheidung über den Ausspruch einer Abmahnung „genauso gut“ ohne Einsatz eines Entscheidungssystems zu treffen vermag. Insbesondere erweist sich die Abmahnung nicht als ein „Massengeschäft“,394 dem der Arbeitgeber überhaupt nur unter Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme Herr werden könnte. Der Einsatz eines Entscheidungssystems würde in diesem Zusammenhang also allenfalls eine Optimierung, nicht aber eine Ermöglichung der Abmahnung bedeuten. Die automatisierte Entscheidung über die Abmahnung ist für die Erfüllung des Arbeitsvertrages daher nicht erforderlich.

IV. Ausübung des Direktionsrechts Betrafen die bisher untersuchten Arbeitgeberentscheidungen im Wesentlichen den Status des Arbeitnehmers, soll nunmehr die Entscheidung über die Ausübung des Direktionsrechts in den Fokus der Betrachtung rücken. Dass es sich hierbei um einen – wenn nicht gar den – in der Unternehmenspraxis herausragenden Anwendungsfall automatisierter Entscheidungsprozesse handelt, zeigen die Überlegungen zur sog. Smart Factory:395 Ein betriebliches mobiles Endgerät396 könnte bspw. dazu eingesetzt werden, dem Arbeitnehmer unter Auswertung der aktuellen Kundenaufträge zu Schichtbeginn die zu erledigenden Tätigkeiten anzuzeigen. Mittels eines integrierten Navigationssystems könnte es den Arbeitnehmer dabei direkt an seinen Arbeitsplatz in der Fabrik „lotsen“. Am Arbeitsplatz angekommen könnte es ferner „Vorschläge“ machen, welche Handgriffe und Arbeitsschritte für die Lösung eines bestimmten Problems notwendig sind. Ob den Empfehlungen entsprochen wird, könnte vom Endgerät im Einzelnen festgehalten und im Anschluss ausgewertet werden.

393

Vgl. oben B.I.3.c). Auch wenn die Praxis empfiehlt, vermehrt und eher Abmahnungen auszusprechen, s. Schrader, NJW 2012, 342, 347. 395 S. dazu und zum folgenden Beispiel Hofmann, ZD 2012, 12, 13. 396 Gleiches lässt sich ohne große Schwierigkeiten etwa auch für Bildschirmtätigkeiten ausmalen. Die den Arbeitsplatz prägende Hardware ist direkt mit dem Algorithmus verknüpft, der Weisungen hinsichtlich der Lösung bestimmter Aufgaben vorgibt; zum Fall des Crowdworking ausf. Pacha, Crowdwork, 177 f. 394

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

181

1. Erheblichkeit Eine algorithmisierte Weisung verkörpert das Ergebnis einer Datenverarbeitung und stellt damit grundsätzlich eine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO dar.397 Ob diese aber auch an dem Verbot der automatisierten Einzelentscheidung zu messen ist, bestimmt sich danach, ob die Entscheidung398 über die Ausübung des Direktionsrechts eine rechtliche Wirkung oder jedenfalls eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung nach sich zieht. a) Bloße Konkretisierung bestehender Pflichten? Zum Teil wird der Weisung die Erheblichkeit unter Hinweis darauf abgesprochen, dass die Rechtsposition des Arbeitnehmers durch die Ausübung des Direktionsrechts, „selbst“ bei Vorgabe der zeitlichen Lage der Arbeitszeit und des Arbeitsortes, nicht verändert werde.399 Eine „unmittelbare Rechtsfolge“ sei mit der Ausübung des Direktionsrechts daher nicht verbunden.400 Das Wesen des Direktionsrechts bestehe bloß darin, „bestehende Pflichten […] näher zu konkretisieren“, ohne das Arbeitsverhältnis selbst umzugestalten.401 Durch die Weisung könne der Arbeitgeber schließlich kein Mehr an Leistung verlangen.402 Sofern sich die Weisung im Rahmen billigen Ermessens bewege, werde der Arbeitnehmer – der schließlich ein eigenes Interesse an der Weisung habe („ohne Arbeit kein Lohn“)403 – auch nicht erheblich beeinträchtigt.404 Die Erteilung von Weisungen werde demnach nicht von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst.405 397

Nicht thematisiert bei Schiefer/Worzalla, DB 2019, 1904, 1905. Konkret: durch Zugang der auf der Entscheidung beruhenden technisch generierten Willenserklärung. 399 So Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56; dem folgend Söbbing, Künstliche Intelligenz, 93 f.; unklar Hoeren/Uphues, in: Frenz, Hdb. Industrie 4.0, 113, 128; ähnlich für das schweizerische Recht Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 218, 220, wobei es sich dort nicht gänzlich aufklärt, wie ein „handlungsunfähiges“ KI-System (s. dazu 3. Teil, Fn. 385) ein solches „Gestaltungsrecht“ auszuüben vermag; dies., ZSR 2016, 315, 331. 400 Im Gegensatz zu disziplinarischen Maßnahmen, auf die in einem potentiellen zweiten Schritt, etwa bei Nichtbefolgung der Weisung, zurückgegriffen werde. 401 Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56; eingehend NK-GA/Boecken/Pils, GewO § 106 Rn. 8 ff. 402 Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 273. 403 Ausdrücklich Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 198; in diese Richtung auch Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 486. 404 Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 198; Grimm/Singraven, in: dies., Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 17, 348; so wohl auch, ohne die Frage zu behandeln, Dzida, ITRB 2016, 185, 186; unklar Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 273; Göpfert/Brune, NZA-Beilage 2018, 87, 90: „jedenfalls innerhalb der Grenzen von Art. 22 DSGVO möglich“; Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 994: „je nach Einzelfall“; Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 41: nur bei Zuweisung einer anderen Tätigkeit unter „erschwerten Bedingungen“, ansonsten Weisung „neutral“. 398

182

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Diese Lesart geht, soweit ersichtlich, im Wesentlichen auf den „Hau-Ruck“Gedanken Böttichers zurück, wonach „der Einsatz der Arbeitskraft nach Weisung“ bereits eine bestimmte, nach dem Arbeitsvertrag geschuldete Leistung darstelle, bloße „Arbeitskommandos“ mithin nicht als Rechtsgeschäfte zu qualifizieren seien.406 Einzelweisungen zielten demnach nicht auf die Gestaltung des Rechtsverhältnisses, sondern allein auf den „Vollzug einer privatautonom festgelegten Pflicht“.407 b) Begründung konkreter Verhaltenspflichten Diesem Verständnis wird jedoch richtigerweise entgegengehalten, dass die durch Ausübung des Direktionsrechts ergehenden Anordnungen des Arbeitgebers dem „Inhalt nach Rechtsnormen“ darstellen.408 Durch den Ausspruch von Ge- und Verboten wird die Pflicht zur Erbringung einer spezifischen Einzelleistung erst begründet.409 Für den Arbeitnehmer wird erst durch diesen Akt deutlich, welches Verhalten von ihm konkret erwartet wird.410 Beispiel:411 Der angestellte Taxifahrer T hält sich weisungsgemäß am Taxistand auf, als der Kunde K bei der Taxizentrale Z ein Taxi bestellt. T wird daraufhin durch Z kontaktiert und mit der Abholung des K betraut. Bis zum Anruf des K erfüllt T die von ihm geschuldete Leistung dadurch, dass er sich am Taxistand zur Verfügung hält. Durch die Weisung legt Z fest, welche Einzeltätigkeit, hier: der Transfer des K, von T als nächstes zu erbringen ist. Kommt T dieser Tätigkeit nicht nach, bedeutet dies eine Pflichtverletzung, auf die der Arbeitgeber seinerseits durch Ausspruch einer Abmahnung (bzw. Kündigung) zu reagieren berechtigt ist.

Durch die Ausübung des Direktionsrechts wirkt der Arbeitgeber in gestaltender, pflichtenbegründender Weise auf die Rechtsposition des Arbeitnehmers ein, sodass dieser zum Schuldner einer konkreten Einzelleistung wird.412 Die Entscheidung über

405 So auch unter Hinweis auf die „steigende Nützlichkeit und Anwendbarkeit“ von KI (sic!) Kurt, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung, 9, 27. 406 Bötticher, AuR 1967, 321, 326. 407 So MHdB ArbR/Fischinger, § 11 Rn. 7, anders aber für die Anordnung von Arbeitszeit und Arbeitsort; auch Staudinger/Richardi/Fischinger, BGB § 611 Rn. 962; Bergwitz, NZA 2017, 1553, 1555: Weisung ist auf „Erfüllung einer bereits bestehenden Verpflichtung zur Arbeitsleistung“ gerichtet; ebenso NK-GA/Boecken/Pils, GewO § 106 Rn. 10. 408 Adomeit, Rechtsquellenfragen, 108 (Hervorhebung im Original). 409 S. Birk, Leitungsmacht, 98, 198 f.; Bitzenhofer, Weisungsrecht, 116; vgl. auch schon Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 29 f. 410 Bzw. wann er mit der konkreten Einzelleistung zu beginnen hat, s. v. Hoyningen-Huene, Billigkeit, 144. 411 Nach Dzida, ITRB 2016, 185, 186. 412 Vgl. BAG, Urt. v. 16. 04. 2015 – 6 AZR 242/14, AP TVöD § 14 Nr. 2 = NZA-RR 2015, 532, 534 Rn. 24.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

183

die Ausübung des Direktionsrechts entfaltet mithin rechtliche Wirkung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO.413 Wird dem Arbeitnehmer wie im Fall der Smart Factory bloß ein „Vorschlag“ bzw. eine „Empfehlung“ unterbreitet, ist nach allgemeinen Grundsätzen (§§ 133, 157 BGB analog) zu ermitteln, ob die Erklärung nach Maßgabe des objektiven Empfängerhorizonts auf einen rechtlichen Erfolg gerichtet ist.414 Muss der Arbeitnehmer davon ausgehen, dass der vermeintlich bloße „Vorschlag“ festlegt, was von ihm erwartet wird, bestehen keine Zweifel am pflichtenbegründenden Weisungscharakter.415 Dies dürfte etwa der Fall sein, wenn das System im Einzelnen festhält und auswertet, ob der Arbeitnehmer dem „Vorschlag“ nachkommt. Anders könnte zu entscheiden sein, wenn ausdrücklich darauf hingewiesen würde, dass es sich um eine „unverbindliche Empfehlung“ handle und der Arbeitnehmer nach eigenem Ermessen vorgehen könne. Da der Arbeitnehmer aber auch in diesem Fall in Erklärungsnot kommt, wenn er entgegen der „Empfehlung“ Arbeitsschritte vornimmt, wird man in der Entscheidung gleichwohl eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung zu erblicken haben.416

2. Erforderlichkeit für die Erfüllung des Arbeitsvertrages Ob die Vorstellung von einer Smart Factory zur Realität werden kann, hängt somit davon ab, ob der Arbeitgeber in der Lage ist die grundsätzliche Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO durch Rückgriff auf eine Ausnahmeregelung aufzuheben. In Betracht kommt eine Gestattung nach Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO.417 Der Einsatz eines Weisungssystems könnte demnach für die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich sein.418 413 Wie hier Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 34; Henssler/ Wewetzer, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. 20; Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 10 Rn. 12; WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 29; Kömek, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 83, 87; Knitter, Digitale Weisungen, 123 f.; vgl. auch Neighbour, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 277, 296 Rn. 68. Im Übrigen dürfte die Weisung als ähnlich erhebliche Beeinträchtigung zu qualifizieren sein; i. Erg. wohl Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 994. Nichts anderes gilt, wenn man mit Giesen, RW 2018, 431, 441 f., auf eine vorgelagerte „Grundweisung“ des Arbeitgebers abstellt, den Anordnungen des KI-Systems Folge zu leisten. Auch in diesem Fall ist es das System, das das konkret Geschuldete im Einzelnen festlegt. Vgl. hingegen für das schweizerische Recht Wildhaber, AJP/PJA 2017, 213, 220: „gewisser Schweregrad […] nur mit Zurückhaltung anzunehmen“. 414 Entgegen Kurt, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung, 9, 24 f., wonach die KI mangels Rechtspersönlichkeit generell keine rechtsverbindlichen Weisungen, sondern nur „unverbindliche ,Vorstufen‘“ aussprechen könne (Hervorhebung im Original). 415 Entgegen Klebe, SR 2019, 128, 134. 416 Vgl. die Diskussion um automatisierte Handlungsempfehlungen der sog. Corona-WarnApp bei Kuhlmann, GSZ 2020, 115, 122. 417 Für eine Legitimation durch Einwilligung sei auf die Anmerkungen unter B.I.5. verwiesen. 418 Dafür Kömek, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 83, 87; abl. Giesen, RW 2018, 431, 443: „eher unwahrscheinlich“; Henssler/Wewetzer, in: Chibanguza/

184

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

a) Begriff der Erfüllung aa) Beschränkung auf Hauptleistungspflichten? Eine solche Einordnung setzt freilich voraus, dass der Einsatz des Weisungssystems jenseits bloßer Effizienzgewinne419 für die Erfüllung des Arbeitsvertrages überhaupt erforderlich sein kann. Dem ließe sich nicht zu Unrecht der Einwand entgegenhalten, dass die Ausübung des Direktionsrechts keine unmittelbare Erfüllung des Arbeitsvertrages bedeute. Der Arbeitsvertrag, d. h. die Pflichten aus dem Arbeitsvertrag, werden maßgeblich dadurch „erfüllt“, dass der Arbeitnehmer die geschuldete Arbeitsleistung erbringt und der Arbeitgeber den versprochenen Arbeitslohn entrichtet. Die Bedeutung einer Weisung erschöpft sich demgegenüber darin, die „Erfüllung“ der Arbeitspflicht überhaupt erst zu ermöglichen.420 Durch die Ausübung des Direktionsrechts bestimmt der Arbeitgeber nicht mehr (aber auch nicht weniger) als das Verhalten, welches vom Arbeitnehmer im Einzelnen an den Tag zu legen ist, um seine – dann konkretisierte – Pflicht aus dem Arbeitsverhältnis zu erfüllen. Die Ausübung des Direktionsrechts hat demgemäß allenfalls mittelbaren Erfüllungscharakter. Bestätigung findet diese Auslegung darin, dass die DSGVO den Begriff der „Erfüllung“ selbst nicht definiert: Es bietet sich daher an, auf die allgemeine zivilrechtliche Vorstellung des § 362 Abs. 1 BGB zurückzugehen. Danach erlischt das Schuldverhältnis, wenn die geschuldete Leistung an den Gläubiger bewirkt wird.421 Der Begriff der Leistung umfasst dabei den nach dem jeweiligen Schuldverhältnis zur vollständigen Befriedigung geforderten Gegenstand422 – aus Sicht der Arbeitsvertragsparteien also die Erbringung der konkretisierten Arbeitsleistung und die Entrichtung des Arbeitslohns. Ein derartiges, auf die unmittelbare Bedienung der Hauptleistungspflichten ausgerichtetes Verständnis der „Erfüllung“ lässt sich ferner auch in Abgrenzung zur europarechtlichen Vorgängervorschrift gewinnen. Noch unter Geltung von Art. 15 Abs. 2 lit. a DSRL galt eine automatisierte Entscheidung bereits dann als zulässig, wenn diese (lediglich) „im Rahmen“ der Vertragserfüllung ergeht.423 In einem solchen „Rahmen“ ließen sich bloß mittelbare Erfüllungshandlungen, wie die AusKuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. 22: Erforderlichkeit „regelmäßig abzulehnen“; s. auch Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 318: Einführung eines „digitalen Weisungsrechts“ bedürfe der Einwilligung. 419 Was Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 200, vollends genügt. 420 Vgl. Bötticher, AuR 1967, 321, 325 f.: Weisung eine „Art von Mitwirkungshandlungen des Gläubigers“, wenngleich: „Weisungen fallen bereits in das Stadium der Erfüllung“. 421 Als ideale Herbeiführung der „Erfüllung“ unter dem „Titel 1: Erfüllung“. 422 BeckOK BGB/Dennhardt, BGB § 362 Rn. 12. 423 Wobei die automatisierte Entscheidung zusätzlich noch dem Ersuchen der betroffenen Person entsprechen musste, dazu Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 32.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

185

übung des Direktionsrechts, deutlich bedenkenloser verorten als im Akt der „Erfüllung“.424 Unter der neuen Rechtslage wäre die Ausübung des Direktionsrechts nach diesem strengen Wortlautverständnis dagegen als bloß mittelbare Erfüllungshandlung des Arbeitgebers nicht vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO erfasst. bb) Funktionales Verständnis Diese Einordnung erscheint auf den ersten Blick überzeugend. Allen voran die Harmonie zu den allgemeinen zivilrechtlichen Maßstäben weiß zu gefallen. Doch ginge dieses Verständnis ohne Weiteres darüber hinweg, dass die DSGVO – mag sie das Merkmal der „Erfüllung eines Vertrags“ auch nicht ausdrücklich präzisieren – gleichwohl andeutet, in welchem Regelungszusammenhang die „Erfüllung“ steht. Die „Erfüllung“ ist neben dem „Vertrag“ Bezugspunkt der Erforderlichkeitsbetrachtung. Eine automatisierte Entscheidung kann sich dabei als „für“ die Erfüllung eben jenes Vertrages erforderlich erweisen. Die automatisierte Entscheidung steht mit anderen Worten in einem funktionalen Zusammenhang („für … erforderlich“) zur Erfüllung des betreffenden Vertrages. Wie sie diese Funktion jedoch erfüllt, auf welche Weise die automatisierte Entscheidung sich also für die Erfüllung eines Vertrages als erforderlich darstellt, sagt die DSGVO nicht. Ein solch funktionales Verständnis liegt offenbar auch denjenigen Fällen zugrunde, die als typische Anwendungsfälle des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO gehandelt werden. Dazu sollen insbesondere Vertragsbeziehungen zählen, die zwingend eine vorherige Kreditwürdigkeitsprüfung erfordern.425 Gedacht wird hierbei etwa an den Fall, in dem der Darlehensgeber vor Abschluss eines Verbraucherdarlehensvertrages zu ermitteln hat, dass keine erheblichen Zweifel daran bestehen bzw. dass es wahrscheinlich ist, dass der Darlehensnehmer seinen Verpflichtungen vertragsgemäß nachkommen wird (vgl. § 505a Abs. 1 S. 2 BGB). Dabei könne der Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems in Ansehung der jeweiligen Komplexität der zu berücksichtigenden persönlichen und finanziellen Parameter möglicherweise das einzige Mittel sein, um überhaupt ein veritables Urteil über die Kreditwürdigkeit des Darlehensnehmers zu treffen.426 In diesen Fällen wird die automatisierte Entscheidung jedoch nicht nur für den „Abschluss“, sondern, so ist mit Blick auf die Prüfung der Fähigkeit zur Erbringung der Hauptleistungspflicht427 festzustellen, auch (mittelbar) für die „Erfüllung“ des Darlehensvertrages erforderlich sein.

Wendet man denselben funktionalen Maßstab auf die arbeitsvertragliche Beziehung an, können keine Zweifel daran bestehen, dass die Ausübung des Direktionsrechts „für“ die Erbringung der – erst dann – konkretisierten Arbeitsleistungen 424

Vgl. Born, ZD 2015, 66, 69: „Entscheidungen, die sich auf den Inhalt des Vertrags […] auswirken“. 425 Ausf. dazu und zum Folgenden Taeger, RDV 2017, 3, 4 f. 426 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 43; s. auch Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 53 f. 427 Dazu etwa MüKoBGB/Berger, BGB § 488 Rn. 42.

186

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

erforderlich ist. Das bringt auch § 295 S. 1 Alt. 2 BGB zum Ausdruck: Demnach genügt ein wörtliches Angebot des Schuldners, wenn zur Bewirkung der Leistung eine Handlung des Gläubigers erforderlich ist. Als Gläubiger der Arbeitsleistung obliegt es dem Arbeitgeber, dem Arbeitnehmer durch Ausübung seines Direktionsrechts die Leistungserbringung zu ermöglichen. Kommt er dieser Obliegenheit nicht nach, gerät er selbst dann in Annahmeverzug, wenn der Arbeitnehmer die Arbeitsleistung nicht (jedenfalls wörtlich) angeboten hat.428 Dass die Ausübung des Direktionsrechts „für“ die Erbringung der Arbeitsleistung erforderlich ist, bedeutet aber auch: Entscheidet der Arbeitgeber, die bisherige (menschliche) Leitungsebene aus unternehmerischen Motiven aufzulösen, um diese durch ein algorithmisiertes Weisungssystem zu ersetzen, so ändert dies nichts daran, dass die Ausübung des Direktionsrechts als solches für die Durchführung („Erfüllung“) des Arbeitsvertrages erforderlich ist (bzw. bleibt).429 Der Unterschied könnte, was noch zu überlegen sein wird, allein darin bestehen, dass unter den geänderten betrieblichen Bedingungen nunmehr nur noch der Einsatz des Weisungssystems eine sachgerechte Ausübung des Direktionsrechts und damit die Erfüllung des Arbeitsvertrages zu gewährleisten vermag. Anders gewendet: Durch Wegfall der menschlichen Weisungsebene könnte gerade der Einsatz des Weisungssystems „für die Erfüllung“ des Arbeitsvertrages erforderlich werden. Im Ergebnis ist festzuhalten, dass nur das dargelegte funktionale Verständnis der „Erfüllung“ dem dynamischen Charakter des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gerecht wird.430 Eine – bereits dem Wortlaut nach nicht zwingend gebotene – Verengung seines Anwendungsbereichs würde andernfalls die Wahrnehmung der unternehmerischen Freiheit auf Seiten des Arbeitgebers über Gebühr beeinträchtigen. b) Ausübung des Direktionsrechts als „Massengeschäft“ aa) Andere gleich wirksame Mittel Die hier vorgeschlagene funktionale Betrachtung bedeutet freilich nur, dass der Einsatz automatisierter Weisungssysteme für die Erfüllung des Arbeitsvertrages gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO erforderlich sein kann. Über die Frage der potentiellen Eignung hinaus gilt es zu klären, unter welchen Bedingungen die Erfüllung des Arbeitsvertrages algorithmisierte Weisungen im Einzelfall auch erforderlich macht. Nach der hier befürworteten Auslegung ist danach zu fragen, ob die Entscheidung über die Ausübung des Direktionsrechts nicht auch „genauso gut“

428

BAG, Urt. v. 19. 01. 1999 – 9 AZR 679/97, AP BGB § 615 Nr. 79 = NZA 1999, 925, 926. Vgl. insofern auch Krause, Gutachten zum 71. DJT, B 104: „Ob eine Steuerung durch mündliche Anweisung oder durch Algorithmen erfolgt, kann keinen Unterschied machen“. 430 Eingehend zum Verhältnis zu Art. 22 Abs. 1 DSGVO sogleich. 429

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

187

durch einen Menschen getroffen werden kann.431 Ist dies der Fall, ist eine automatisierte Entscheidung nicht erforderlich. (1) Ausgangspunkt: Delegationserfordernis Dabei ist zunächst zu sehen, dass die Ausübung des Direktionsrechts im Ausgangspunkt originäre Aufgabe des Arbeitgebers ist. Unstreitig ist, wie bereits besprochen, jedoch auch, dass der Arbeitgeber zur sinnvollen Ausübung seiner Befugnisse regelmäßig einer ihm nachgeordneten Leitungsebene bedarf.432 Andernfalls würde er den vielfältigen täglichen Fragestellungen kaum gerecht werden können. Die Erbringung der Arbeitsleistung durch den Arbeitnehmer bedarf in vielen Fällen also gerade einer vorherigen Delegation der Entscheidungsbefugnis über die Ausübung des Direktionsrechts. Anders gewendet: Angesichts „massenhafter“ Weisungsbedürfnisse erweist sich bereits die Delegation als für die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich, um dem Arbeitgeber die notwendige Mitwirkung an der „Erfüllung“ spezifischer Einzelleistungen durch den Arbeitnehmer zu ermöglichen. (2) Gleichgewichtsstörung Das traditionelle Gleichgewicht aus einer sachgerechten Ausübung des Direktionsrechts und der hierzu erforderlichen Delegation an (menschliche) Entscheidungsträger gerät freilich dann ins Wanken, wenn selbst ausgeklügeltste Leitungsstrukturen den jeweiligen betrieblichen Erfordernissen nicht mehr gewachsen sind.433 Versteht sich ein Unternehmen etwa als sog. on demand-Dienstleister,434 kann sich eine (zusätzliche) menschliche Entscheidungsebene gar als geschäftshinderlich erweisen:435 Beispiel: Das Versandunternehmen V bietet auf seiner Internetseite verschiedene Produkte an. Die bestellten Produkte werden in seinen Logistikzentren individuell zusammengetragen, bearbeitet und versendet. Um eine Bedienung seiner Kunden noch am Abend der Bestellung sicherzustellen, verzichtet V künftig auf eine menschliche Vermittlung der eingehenden Bestellungen an die Mitarbeiter in den Logistikzentren. V operiert stattdessen mit einem Algorithmus, der unter Berücksichtigung von Dienstplänen, freien Kapazitäten und individuellen Kundenwünsche demjenigen Mitarbeiter die Bestellung zuweist, der mit

431

S. dazu oben B.I.3.c). Nochmals Birk, Leitungsmacht, 127 ff. 433 Was Giesen, RW 2018, 431, 443, indes „in absehbarer Zukunft“ für „eher unwahrscheinlich“ hält. 434 Zur „economy on demand“ s. Lingemann/Otte, NZA 2015, 1042; vgl. auch das Fallbeispiel bei Karthaus, NZA 2017, 558, 558 f. 435 Vgl. Knitter, Digitale Weisungen, 133. Zur gesellschaftsrechtlichen Frage einer Organisationspflicht zum Einsatz von Algorithmen s. Zetzsche, AG 2019, 1, 8, sowie Lücke, BB 2019, 1986, 1990. 432

188

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Blick auf bestimmte Kriterien (Schnelligkeit, Zuverlässigkeit etc.) die höchste Schnittmenge mit den jeweiligen Produktanforderungen und Kundenpräferenzen aufweist.436

Der technologische Fortschritt, das soll das voranstehende Beispiel zeigen, erlaubt es dem Arbeitgeber, über die Organisation der Arbeit in womöglich noch nie dagewesener Art zu disponieren. Früher notwendige menschliche Leitungsstrukturen lassen sich durch die Einführung KI-basierter Entscheidungssysteme substituieren, ohne dass Leistungseinbußen drohen. Die bloß syntaktische Entscheidungsfindung über die Ausübung des Direktionsrechts verspricht im Gegenteil einen weitaus effektiveren Ressourceneinsatz und damit ein höheres Produktivitätsniveau, als es vergleichbare „langwierige“ menschliche Entscheidungsprozesse bisher zu gewährleisten wussten. Mehr noch: Algorithmisierte Weisungen machen Geschäftsmodelle möglich, die unter dem Erfordernis menschlicher Weisungsstrukturen bislang noch undenkbar waren: V mag hervorheben, dass der Versandhandel nur dann „eine Zukunft“ habe, wenn die Versandhändler den gesteigerten Kundenerwartungen an zeitnahe sowie individuelle Produktleistungen gerecht werden. Nur unter Einsatz seines Logistikalgorithmus sei es ihm möglich, die Arbeitsplätze seiner Mitarbeiter auch in Zukunft zu gewährleisten. Insbesondere sei eine menschliche Weisungserteilung mit Blick auf die globale Konkurrenz keine gleich effektive Alternative. Die Entscheidung über die Ausübung des Direktionsrechts könne in Ansehung seines Geschäftsmodells kurzum nicht (mehr) „genauso gut“ durch einen Menschen getroffen werden.

bb) Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs Um innerhalb dieser betriebswirtschaftlich vermittelten Aufwärtsspirale wettbewerbsfähig zu bleiben, wird sich der Maßstab, unter welchen Bedingungen ein Arbeitsverhältnis noch „erfüllt“ werden kann, fortwährend entsprechend anpassen (müssen).437 Dem Arbeitsrecht sind derartige Erwägungen über die Anpassung des Geschäftsmodells keineswegs fremd. Entschließt sich der Arbeitgeber, die organisatorisch unter ihm angeordnete Leitungsebene aufzulösen, um an deren Stelle ein

436 Der Algorithmus würde mit Karthaus, NZA 2017, 558, 562, etwa darauf lauten: „Wähle denjenigen Versandmitarbeiter aus, der die Bestellung am schnellsten und zuverlässigsten erbringt“. 437 Die Frage nach der „Erforderlichkeit“ wird damit, wie schon Weizenbaum, Die Macht der Computer, 49 f., beobachtete, zur Tautologie: „Der Computer wird zum unentbehrlichen Bestandteil jeder Struktur, sobald er so total in die Struktur integriert ist, so eingesponnen in die verschiedensten lebenswichtigen Substrukturen, daß er nicht mehr herausgenommen werden kann, ohne unweigerlich die Gesamtstruktur zu schädigen. Das ist im Grunde eine Tautologie. Ihr Nutzen besteht darin, daß sie uns die Möglichkeit ins Bewußtsein ruft, daß bestimmte menschliche Handlungen, z. B. die Einführung von Computern in irgendwelche komplexen menschlichen Unternehmungen, eine Abhängigkeit schaffen können, die nicht mehr rückgängig zu machen ist“.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

189

Weisungssystem zu installieren, so stellt dies eine unternehmerische Entscheidung dar.438 Diese unterliegt nach allgemeinen Regeln nur einer Missbrauchskontrolle.439 Für den Begriff der „Erforderlichkeit“ i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO hat dies zur Konsequenz, dass sich die Auslegung nicht über die grundsätzliche Anerkennung der unternehmerischen Entscheidung hinwegsetzen darf.440 Ob eine bestimmte automatisierte Entscheidung für die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich ist, bemisst sich somit im Grundsatz nach der spezifischen unternehmerischen Ausrichtung des Betriebes.441 c) Gebot teleologischer Auslegung aa) Bedürfnis Die unternehmerische Indikation ist freilich nicht mehr als eine Grundvoraussetzung für einen erforderlichen Einsatz i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO. Nicht nur bleibt zu klären, welche Rolle der tatbestandlich in Bezug genommene „Vertrag“ spielt. Auch sensibilisiert die Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs dafür, dass es zu Fällen kommen kann, in denen sich der (dann ausnahmsweise zulässige) Einsatz eines Weisungssystems kaum noch mit dem durch Art. 22 Abs. 1 DSGVO anerkannten Bedürfnis eines Schutzes vor bloß syntaktisch vermittelten Entscheidungen vertragen würde. Beispiel (Postzustellerfall): Der alleinerziehende Postzusteller Z, seit fünf Monaten bei P beschäftigt, verrichtet seinen Dienst seither im Zustellstützpunkt ZSP 1, der von seinem 438 Vgl. BAG, Urt. v. 24. 05. 2012 – 2 AZR 124/11, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 191 = NZA 2012, 1223, 1225 Rn. 23; Urt. v. 13. 02. 2008 – 2 AZR 1041/06, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 174 = NZA 2008, 819, 820 Rn. 16. 439 S. BAG, Urt. v. 10. 07. 2008 – 2 AZR 1111/06, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 181 = NZA 2009, 312; Urt. v. 31. 07. 2014 – 2 AZR 422/13, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 206 = NZA 2015, 101, 103 Rn. 31. 440 Freilich geht es im hier interessierenden Zusammenhang nicht um die (klassische) Frage, ob die einer betriebsbedingten Kündigung zugrunde liegende unternehmerische Entscheidung, hier: über die Auflösung der menschlichen Leitungsstruktur, etwa nur als Vorwand dazu dient, bestimmte Arbeitnehmer aus dem Betrieb zu drängen; vgl. zur „Missbrauchskontrolle“ BAG, Urt. v. 23. 02. 2012 – 2 AZR 548/10, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 189 = NZA 2012, 852, 854 Rn. 18. 441 S. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 34; in diese Richtung auch Gola, BB 2017, 1462, 1464 (dort zu § 26 BDSG). Mit Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 200, ist die Bedeutung von Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO somit darin zu sehen, dass hiernach „innovative Geschäftsmodelle“ ermöglicht werden. Hierin ist im Übrigen der Unterschied zu der oben angestellten Wertung zu sehen, wonach die Einstellungsentscheidung die Obliegenheit zur Vorhaltung einer menschlichen Entscheidungsebene mit sich bringt (unter B.I.3.c)). Anders als die Entscheidung über die Einstellung, die nicht mehr als die Begründung des Arbeitsvertrages zum Gegenstand hat, betrifft die Entscheidung über die Ausübung des Direktionsrechts das spezifische Recht des Arbeitgebers, die Arbeitskraft des Arbeitnehmers in dem von ihm verantworteten Arbeitsorganismus zu verwerten.

190

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Wohnort innerhalb von 20 Minuten erreichbar ist. Der kurze Dienstweg erlaubt es Z, seinen Sohn morgens noch vor offizieller Öffnung der Kita in Obhut der dort beschäftigten Erzieherin zu geben, die ihrerseits hierfür freiwillig früher zum Dienst erscheint. Dem Z wird am Mittwoch durch das Weisungssystem mitgeteilt, dass er am Donnerstag und Freitag aufgrund kurzfristigen Personalmangels – gemäß seinem Arbeitsvertrag – ausnahmsweise in ZSP 2 (Fahrtzeit 50 Minuten) eingesetzt wird. Da sich Z noch in der Probezeit befindet und die „Verlängerung“ seines Arbeitsvertrages nicht gefährdet sehen will, nimmt er Abstand davon, seinen (weisungsberechtigten) Teamleiter zu kontaktieren und diesen mit seinem persönlichen Hintergrund zu behelligen.

Derartige Fallkonstellationen verleihen der Sorge Ausdruck, dass der algorithmischen Entscheidungsfindung mitunter eine Bedeutung zukommt, die ihr nach Sinn und Zweck des Art. 22 DSGVO gerade verwehrt werden soll. Wollte man dem Arbeitgeber die Delegation des Direktionsrechts an KI-Systeme unter Hinweis auf seine unternehmerische Freiheit pauschal erlauben, droht der Arbeitnehmer sich vielfach in Konstellationen wiederzufinden, in denen er – der Bedeutung der Weisung für seine Persönlichkeitsentfaltung zum Trotz – als bloß syntaktische Größe „wahrgenommen“ wird, hinter der sein Menschsein, die Ansehung des Arbeitnehmers mit seinen persönlichen Eigenheiten vollständig zurückbleibt. Es soll hiernach mit Blick auf solche ein echtes Verständnis intuitiv einfordernde Weisungen ein teleologisch vermitteltes Bedürfnis nach gewissen Rückausnahmen nicht von der Hand gewiesen werden. bb) Begründung Nicht minder schwer wiegen die grundsätzlichen Zweifel daran, ob und inwieweit das Verbot der automatisierten Einzelentscheidung einer einseitigen Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs überhaupt zugänglich ist. Konsequent zu Ende gedacht könnte der Arbeitgeber den Erforderlichkeitsvorbehalt andernfalls unter bloßem Hinweis auf seine unternehmerische Freiheit vollständig einseitig aushebeln.442 (1) Verschiebung kein Ausdruck des gemeinsamen Parteiwillens Derartigen Bedenken liegt, genau besehen, eine Prämisse zugrunde, die ihrerseits zunächst einer Klärung bedarf. Schließlich geht eine nach Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO ausnahmsweise zulässige automatisierte Entscheidung darauf zurück, dass diese für die Erfüllung eines „Vertrags“ erforderlich ist. Ein Vertrag aber ist Ausdruck der Privatautonomie beider Vertragsparteien. Eine Erforderlichkeit – so ließe sich folgern – bestehe somit ohnehin nur gegenüber dem gemeinsam Gewollten. Wenn der Bezugspunkt der Erforderlichkeit aber von den Arbeitsvertragsparteien gemeinsam festgelegt werde, könne jedenfalls keine Rede davon sein, dass der 442 In diese Richtung auch Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 21; Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 94; vgl. die Kritik von Roßnagel/ Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern, 130.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

191

Arbeitgeber den Erforderlichkeitsmaßstab in unzulässiger Weise einseitig verschiebe. Der Rahmen desjenigen, das der Rechtsanwender als noch erforderlich i. S. d. Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO anzusehen habe, sei von den Vertragsparteien schließlich selbstbestimmt vorgezeichnet worden. Der Arbeitgeber mache von diesem privatautonom abgesteckten Rahmen lediglich faktisch Gebrauch.443 Im Postzustellerfall weiß Z aufgrund des arbeitsvertraglichen Versetzungsvorbehalts, dass er auch im ZSP 2 eingesetzt werden kann. Wird die Wahrnehmung des Versetzungsvorbehalts im Rahmen einer betrieblichen Neuausrichtung einem algorithmischen Weisungssystem überantwortet, so wird P argumentieren, schaffe er lediglich die Voraussetzungen, den verabredeten Vorbehalt in die Tat umzusetzen.

Der Arbeitsvertrag würde nach dieser Lesart also nichts Geringeres als eine (konkludente) Vereinbarung darüber enthalten, in welchem Rahmen der Arbeitgeber zum Einsatz automatisierter Weisungssysteme nach Maßgabe des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO berechtigt sein soll. Dieser Gedanke aber provoziert die Frage, wie sich dies mit der Wertung des Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO verträgt. Danach kann der Wille des Arbeitnehmers überhaupt nur dann Gestattungswirkung entfalten, wenn die dort geregelten (strengen) Voraussetzungen einer Einwilligung erfüllt sind.444 Insbesondere muss die Einwilligung des Arbeitnehmers „ausdrücklich“ erfolgen. Der Wille des Arbeitnehmers muss sich also gerade explizit darauf beziehen, dass die ihn betreffende konkrete Entscheidung (hier: die einzelne Weisung) ausschließlich auf einer automatisierten Datenverarbeitung beruht.445 Dass eine allgemeine (überdies häufig vorformulierte) Vertragsbestimmung, wie etwa ein örtlicher Versetzungsvorbehalt, diesem Erfordernis – neben den ohnehin grundsätzlichen Zweifeln an der Freiwilligkeit einer solchen Einwilligung446 – nicht gerecht wird, liegt auf der Hand.447

443 Vgl. Klar, BB 2019, 2243, 2249, der unter Hinweis auf die Anforderung des „Unterworfenseins“ in derartigen Fällen bereits die Anwendung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ablehnt (dort zur automatisierten Gehaltsabrechnung); ebenso Culik, Beschäftigtendatenschutz, 233: Entscheidungskriterien seien Arbeitnehmer vollständig bekannt, da die Entscheidung bereits im Vorfeld einvernehmlich getroffen worden sei; ähnlich Herdes, CB 2020, 95, 98; dies., in: Taeger, Die Macht der Daten, 77, 85. Dass die Kenntnis der maßgeblichen Entscheidungskriterien die Anwendbarkeit des Art. 22 Abs. 1 DSGVO gerade nicht sperrt, zeigt allerdings Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO. Auch in derartigen Fällen ist zunächst zu prüfen, ob die fragliche Entscheidung den Arbeitnehmer erheblich betrifft und – bejahendenfalls – ob sich deren Zulässigkeit möglicherweise aus Art. 22 Abs. 2 DSGVO ergibt. 444 Hierzu bereits unter B.I.5. 445 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 42. 446 Dazu oben B.I.5.b). 447 So auch Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 21: Einwilligungsvorbehalt „speziellere Vorschrift“; i. Erg. auch Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 52; Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 93.

192

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

(2) Gewährleistung eines Mindestschutzniveaus Wenngleich Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO also nicht die Willensverwirklichung der Arbeitsvertragsparteien zum Gegenstand hat, so ist mit Blick auf die Frage nach einem restriktiven Verständnis doch hervorzuheben, dass die Ausnahmeregelung systematisch mit dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO verknüpft ist. Dieses sucht, wie besprochen, automatisierte Entscheidungen schon im Ansatz zu unterbinden. Die Regelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO nimmt sich „daraufhin“ der sanktionierten Fälle an und unterzieht diese einer spezifischen Einzelfallprüfung. Der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO wird also durch Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorbestimmt: Damit ein Verhalten auf dieser (zweiten) Ebene unter bestimmten Umständen ausnahmsweise als zulässig anzusehen ist, muss es zunächst der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterfallen. Doch nicht genug: Ein Blick auf die Stellung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO verrät ferner, dass die Norm den Gestattungstatbeständen der mitgliedstaatlichen Öffnungsklausel (lit. b) sowie der Einwilligung (lit. c) gleichgeordnet ist. Erstere berechtigt die Mitgliedstaaten, Rechtsvorschriften über die Zulässigkeit automatisierter Entscheidungen zu erlassen, sofern diese angemessene Maßnahmen „zur Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen der betroffenen Person enthalten“ (Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO). Dem Verordnungsgeber geht es also darum, worüber auch Art. 22 Abs. 3 DSGVO aufklärt, dass selbst im Fall ausnahmsweise zulässiger automatisierter Entscheidungen den Rechten, Freiheiten und Interessen des Betroffenen Rechnung getragen wird. Auch im Rückgriff auf die Ausnahmen vom grundsätzlichen Verbot soll in anderen Worten gewährleistet werden, dass der Betroffene – mit Blick auf Sinn und Zweck des Art. 22 DSGVO – nicht vollends zum Objekt einer bloß syntaktisch vermittelten Entscheidung von erheblicher Bedeutung degradiert wird. Nichts anderes gilt für den Gestattungstatbestand der Einwilligung: Ihr liegt der Gedanke zugrunde, dass die Verbotswirkung nur überwunden werden kann, wenn der Betroffene hierüber freiwillig befunden hat (Art. 4 Nr. 11 DSGVO). Das Erfordernis der Freiwilligkeit soll es dem Betroffenen ermöglichen, seine Rechte, Freiheiten und Interessen eigenverantwortlich zur Geltung zu bringen. Er soll sich gegenüber automatisierten Entscheidungen selbstbestimmt zur Wehr setzen (vgl. Art. 22 Abs. 3 DSGVO) und seine Einwilligung – sollte diese mit einer aus seiner Sicht zu weitgehenden Objektivierung verbunden sein – zurückziehen oder von vornherein verweigern können, „ohne Nachteile zu erleiden“.448 Was also bedeutet die systematische Verortung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO für seine Auslegung? Nach dem Vorstehenden hat man festzustellen, dass die eingeforderte „Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen“ des Betroffenen erstens Ausdruck der allgemeinen Ratio des Art. 22 448

Vgl. ErwG 42, S. 5.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

193

DSGVO und zweitens – über seine Nennung in Art. 22 Abs. 3 DSGVO hinaus449 – auch das gemeinsame Schutzmotiv des Ausnahmekatalogs des Art. 22 Abs. 2 DSGVO darstellt.450 Die Obliegenheit des Verantwortlichen zur Wahrung der Rechte, Freiheiten und Interessen des Betroffenen soll kurzum auch dann, wenn der Betroffene nicht den „vollen“ Schutz des Art. 22 Abs. 1 DSGVO genießt, ein nicht zu unterschreitendes Grundschutzniveau gewährleisten. Dasselbe Grundniveau muss aus Gründen der systematischen Konsistenz dann aber konsequenterweise ebenso für die Ausnahmeregelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gelten.451 (a) Keine selbstbestimmte Interessenlockerung Für diese Auslegung spricht nicht zuletzt auch das Spannungsverhältnis, in dem sich die Regelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO (aus arbeitsrechtlicher Perspektive) wiederfindet. Sie dient dem Ausgleich zwischen dem Interesse des Arbeitgebers an einer fortwährenden Optimierung der betrieblichen Organisation (unter Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs) in einer Art, die ihm durch Art. 22 Abs. 1 DSGVO grundsätzlich untersagt ist, und dem Interesse des Arbeitnehmers, nicht (vollends) zum Objekt algorithmischer Fremdbestimmung degradiert zu werden. Anders aber als im Fall der Gestattung aufgrund einer Einwilligung452 verfügt der Arbeitnehmer bei einer Erlaubnis nach Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO nicht selbst über die Lockerung seiner Interessen.453 Sein nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO geschütztes Interesse tritt vielmehr zurück, ohne dass er hierüber eigenständig entscheiden kann. Im Gegenteil: Allein die Entscheidung des Arbeitgebers über die betriebliche Organisation der Arbeit bildet den Maßstab dafür, ob und in welchem Umfang automatisierte Entscheidungen der Verbotswirkung unterfallen. Im Gegensatz zum Interesse des Arbeitnehmers würde dem des Arbeitgebers bei strenger

449

Hierzu sogleich. Vgl. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 263; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 46; Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 39: ergänzende Zulässigkeitsvoraussetzung; ebenso Djeffal, ZaöRV 2020, 847, 858. 451 S. dagegen Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 31, sowie Gola/ Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 43, die betonen, dass die Gewährleistung der Rechte und Freiheiten des Betroffenen i. S. d. Art. 22 Abs. 3 DSGVO keine Voraussetzung für die Zulässigkeit nach Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO darstelle, sondern bloß ihre Nichtgewährung bußgeldbewehrt sei. Diese Ansicht übersieht, dass erst das Wechselspiel aus Art. 22 Abs. 2 und Abs. 3 DSGVO automatisierten Entscheidungen „einen normativ gangbaren Weg in die Anwendungspraxis ebnen“, mithin nicht unabhängig voneinander ausgelegt werden können; insofern zutr. Martini/Nink, NVwZ-Extra 2017, 1, 4. 452 Soweit ein solcher Ausnahmefall überhaupt vorliegt, siehe oben B.I.5. 453 Vgl. insofern die Forderung, das subjektive Defizit des Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO de lege ferenda durch ein Einwilligungserfordernis auszugleichen, bei Roßnagel/Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern, 86. 450

194

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Anwendung von Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO einseitig zur Geltung verholfen.454 (b) Keine Absicherung durch Mindestrechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO Gegen die hiesige Forderung nach einer „Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen“ (bereits) im Zusammenhang des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO spricht nicht, dass der Verordnungsgeber diese offenbar (erst) i. R. d. Mindestrechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO abgesichert sehen will. Zwar ist ein solcher Hinweis mit Blick auf den Wortlaut an sich zutreffend. Doch würde dies bedeuten, dass die Ausnahmeregelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO den Einsatz automatisierter Weisungssysteme, ungeachtet des Gewichts der jeweiligen algorithmischen Fremdbestimmung, zunächst als – wenn auch nur ausnahmsweise – rechtmäßiges Verhalten würdigt. Es wäre hiernach also am Arbeitnehmer, selbst in Fällen einer weitgehenden Beeinträchtigung seiner Persönlichkeitsentfaltung, d. h. bei völliger Nichtberücksichtigung seiner individuellen Interessen, die dem Weisungssystem beigemessene Sachautorität zu erschüttern.455 Dabei darf freilich nicht davon ausgegangen werden, dass der Arbeitnehmer seine Mindestrechte völlig unbeirrt wahrnehmen wird. Die gegenteilige Annahme dürfte richtig sein: Der Arbeitnehmer wird von einer Inanspruchnahme seiner Mindestrechte eher absehen, um seinerseits nicht „negativ“ in Erscheinung zu treten.456 Schließlich müsste der Arbeitgeber (bzw. sein Vertreter) in einem solchen Fall ggf.457 selbst noch einmal „eingreifen“, was für diesen einen zusätzlichen – aus seiner Sicht (höchst) unattraktiven – Ressourcenaufwand bedeuten würde. Dies wird insbesondere mit Blick darauf deutlich, dass der Arbeitgeber mit der Installation des Weisungssystems gerade die Hoffnung auf eine Beschleunigung betrieblicher Entscheidungsprozesse verbunden haben dürfte. Angesichts dieses Interessengeflechts wird der Arbeitnehmer allen Grund zu der Annahme haben dürfen, dass der Arbeitgeber die Inanspruchnahme der Mindestrechte zumindest als lästig empfinden, wenn nicht gar missbilligen wird. Vor diesem Hintergrund wird der Arbeitnehmer gut beraten sein, die mit der Inanspruchnahme seiner Mindestrechte verbundenen Unannehmlichkeiten auf Seiten seines Arbeitgebers zunächst mit den tatsächlichen Vorteilen eines dann menschlichen Urteils abzuwiegen. Dabei wird er möglicherweise zu dem Entschluss kommen, von der Einforderung eines menschlichen Eingreifens bezüglich einer automatisierten Weisung, mag sie ihn persönlich auch erheblich belasten, Abstand zu nehmen, um nicht seinerseits Sanktionen, und sei es eine Geringschätzung, ausgesetzt zu wer454

Vgl. Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 21. Vgl. bereits Thees, Arbeitnehmer-Persönlichkeitsrecht, 283; s. auch Ehmann, in: FS Hilger/Stumpf, 125, 134: „schier unwiderlegbaren Schein höchster Objektivität“. 456 Vgl. schon die Diskussion um die Freiwilligkeit einer Einwilligung des Arbeitnehmers oben B.I.5. 457 S. im Einzelnen noch unter 4. Teil, B.II.2. 455

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

195

den.458 Der Arbeitnehmer wird sich, diese Schlussfolgerung sei erlaubt, dem Einsatz des automatisierten Weisungssystems typischerweise fügen und den Arbeitgeber dadurch – wohl nicht nur in Bagatellfällen – gewähren lassen. Das (auch) mit Art. 22 Abs. 3 DSGVO verbundene Anliegen, „die Rechte und Freiheiten sowie die berechtigten Interessen der betroffenen Person zu wahren“, droht vor diesem Hintergrund zur bloßen Makulatur herabzusinken. Wollte man den Arbeitgeber nicht bereits im Rahmen von Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO auf die Wahrung der Rechte, Freiheiten sowie Interessen des Arbeitnehmers verpflichten,459 würde im Gegenteil das strukturelle Ungleichgewicht zwischen den Arbeitsvertragsparteien gefestigt. Unter derartigen Bedingungen würde nicht zuletzt auch der verbindliche Charakter des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zur Disposition gestellt und stattdessen zum Machtinstrument (Verhandlungsmasse) des Arbeitgebers degenerieren. Alles in allem ist daher der Ansicht Vorzug einzuräumen, die die Absicherung der Rechte, Freiheiten sowie berechtigten Interessen des Arbeitnehmers nicht erst auf der Ebene des Art. 22 Abs. 3 DSGVO betreibt. Die grundsätzlich anzuerkennende unternehmerische Entscheidung, die Ausübung des Direktionsrechts an KI-Systeme zu delegieren, mag ihrerseits zwar nicht auf ihre sachliche Rechtfertigung oder Zweckmäßigkeit zu überprüfen sein.460 Insbesondere kommt es nicht darauf an, ob sich ihre Durchführung als Grundlage des dann sich verschiebenden Erforderlichkeitsmaßstabs als wirtschaftlich sinnvoll erweist.461 Die Anerkennung der unternehmerischen Entscheidung i. R. d. Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO aber findet ihre Grenze in der Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Arbeitnehmers. Es ist dies das verbindende Mindestschutzniveau der Ausnahmetatbestände, das nicht im Belieben des Arbeitgebers steht und sich kraft seiner unternehmerischen Freiheit verrücken lässt. (3) Zwischenergebnis Der Verordnungsgeber hält das Risiko einer algorithmischen Fremdbestimmung im Rahmen vertraglicher Sonderverbindungen für vergleichsweise gering. Diese Annahme gründet, wie der Blick auf die gleichrangigen Gestattungstatbestände der mitgliedstaatlichen Öffnungsklausel und der Einwilligung verrät, auf der Erwartung, dass auch die Vertragsbeziehung ihrerseits Sicherungsmechanismen kennt, die die 458

Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 428d, fragt (im Hinblick auf Art. 14 Abs. 2 DSGVO) nicht ohne Grund, wer „als Individuum seinen Anspruch einklagen oder die Aufsichtsbehörde informieren [wird], wenn einer solchen Pflicht nicht entsprochen wird“. 459 S. nochmals die Nachweise in 3. Teil, Fn. 451. 460 Vgl. BAG, Urt. v. 13. 03. 2008 – 2 AZR 1037/06, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 176 = NZA 2008, 878, 879 Rn. 12; Urt. v. 04. 05. 2006 – 8 AZR 299/05, AP BGB § 613a Nr. 304 = NZA 2006, 1096, 1098 Rn. 20. 461 Vgl. etwa BAG, Urt. v. 20. 06. 2013 – 2 AZR 379/12, AP BGB § 626 Unkündbarkeit Nr. 4 (m. Anm. Greiner) = NZA 2014, 139, 141 Rn. 20.

196

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

„Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen“ des Betroffenen zum Gegenstand haben. Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO ist demgemäß teleologisch dahingehend auszulegen, dass nur solchen Vertragsbeziehungen Gestattungswirkung zukommt, die derartige Sicherungsmechanismen effektiv zu gewährleisten vermögen. Für die Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs bedeutet dies: Die Grenze des ausnahmsweise Zulässigen wird überschritten, sofern die dem in Bezug genommenen Vertragsverhältnis innewohnende Absicherung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Betroffenen nicht mehr gewährleistet wird. d) Billigkeitserfordernis als Sicherungsinstrument Das Anliegen des Verordnungsgebers, auch im Ausnahmefall des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO eine hinreichende Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Betroffenen gewährleistet zu wissen, ist wahrlich keine exklusive datenschutzrechtlich vermittelte Forderung. Sie findet ihre Entsprechung in einer für das Arbeitsrecht elementaren Grundentscheidung. So ist der Arbeitgeber zwar berechtigt, das vom Arbeitnehmer zur Erfüllung seiner arbeitsvertraglichen Pflichten im Einzelnen Geschuldete fortwährend einseitig festzulegen (§ 106 GewO). Zwingende Voraussetzung seiner Fremdbestimmung aber ist, dass die jeweilige Weisung nach billigem Ermessen ergeht.462 Die Leistungsbestimmung durch den Arbeitgeber erfordert eine umfassende Abwägung der wechselseitigen Interessen unter Berücksichtigung aller Umstände des Einzelfalls.463 Eine Weisung erweist sich mithin nur dann als billig, wenn der Entscheidungsträger den Betroffenen in seiner individuellen Lebenssituation wahrnimmt: „Ob eine Entscheidung, Regelung oder Maßnahme billig ist, kann stets nur bei einer einzelnen, individuellen Rechtsbeziehung zwischen zwei Personen festgestellt werden. Für diese Feststellung ist zu fragen: Wie wirkt sich die Entscheidung, Regelung oder Maßnahme bei diesen beiden Personen aus, billig oder unbillig?“464

Erst die Fähigkeit, die individuellen Wünsche, Neigungen, Sorgen und Ängste des Arbeitnehmers wahrzunehmen, versetzt den Arbeitgeber in die Lage, eine Entscheidung zu treffen, die als Akt der Fremdbestimmung grundsätzlich anzuerkennen 462 Andernfalls ist der Arbeitnehmer an die betreffende Weisung nicht – auch nicht vorläufig – gebunden, vgl. BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 38 = NZA 2017, 1452; zust. Bergwitz, NZA 2017, 1553; diff. Hromadka, NJW 2018, 7, 10 f.; anders noch BAG, Urt. v. 22. 02. 2012 – 5 AZR 249/11, AP BGB § 615 Nr. 127 = NZA 2012, 858; Hromadka, NZA 2017, 601. 463 BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 47/17, AP GewO § 106 Nr. 39 = NZA 2018, 162, 164 Rn. 19; Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 38 = NZA 2017, 1452, 1456 Rn. 45. Selbiges gilt bei der Ausübung einseitiger (kollektivrechtlicher) Gestaltungsbefugnisse, s. BAG, Urt. v. 28. 11. 1984 – 5 AZR 195/83, AP TVG § 4 Bestimmungsrecht Nr. 2. 464 Zum Verhältnis von Billigkeit und „Richtigkeit“ s. v. Hoyningen-Huene, Billigkeit, 17 ff., 23 (Zitat).

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

197

ist. Um nichts anderes geht es Art. 22 DSGVO: Wie das Gebot der Billigkeit darauf aus ist, den Arbeitnehmer in seiner ganzheitlichen Essenz zu erfassen, sucht auch sein Regelwerk den Betroffenen durch das „menschliche Auge“ mit seinen persönlichen Eigenheiten und nicht bloß als algorithmische Rechengröße wahrzunehmen. Entscheidungen von erheblicher Bedeutung sollen daher nur von einem Menschen getroffen werden, der von derartigen Auswirkungen potentiell selbst ereilt werden kann, der also in der Lage ist zu begreifen, welche Bedeutung der jeweiligen Entscheidung konkret anhaftet.465 Beispiel: Wird etwa der als Kriegsdienstverweigerer anerkannte Drucker D angewiesen, kriegsverherrlichende Schriften zu drucken, so kann nur derjenige die Gewissenszwänge des D verstehen und damit sachgerecht würdigen, der selbst zu einer Vorstellung von „Gut“ und „Böse“ im Stande ist.466

aa) Gänzlicher Ausschluss bei Ermessensentscheidungen? Zu beantworten ist daher die Frage, welche Schlussfolgerungen aus der tatbestandlich eingeforderten Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Arbeitnehmers für die Übertragung des Direktionsrechts auf KISysteme zu ziehen ist. In konsequenter Fortführung der vorstehenden Erwägungen liegt es nahe, den Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme jedenfalls in denjenigen Situationen kategorisch auszuschließen, in denen der Arbeitgeber zu einer Entscheidung nach billigem Ermessen aufgerufen ist.467 Da dies ein konkretes Verständnis für die Umstände erfordert, das System hingegen bloß syntaktisch arbeitet, die Umstände im Einzelfall mithin ebenso wenig zu würdigen weiß wie den Arbeitnehmer als Person, könnte sich der Arbeitgeber nicht darauf berufen, dass der Rückgriff auf die Ausnahmeregelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO mit einer hinreichenden Berücksichtigung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Arbeitnehmers einhergeht. Im Gegenteil: Die verordnungsgeberische Erwartungshaltung, wonach bestimmten Vertragsbeziehungen unverrückbare Mechanismen innewohnen, die einen gewissen Grad an algorithmischer Fremdbestimmung als hinnehmbar erscheinen lassen, würde gerade missachtet, wollte man dem Arbeitgeber „freie Hand“ lassen. Das System würde eine Weisung nach billigem Ermessen allein zu simulieren versuchen, ohne zu einer solchen prinzipiell in der Lage zu sein. Sie würde mit anderen Worten eine Weisung gerade nicht „genauso gut“ wie der

465

Art. 22 DSGVO lenkt damit den Fokus auf die Entscheidungsfindung; dass das Ergebnis der KI-Weisung (zufällig) der Billigkeit entspricht, ist unerheblich. 466 Vgl. BAG, Urt. v. 20. 12. 1984 – 2 AZR 436/83, AP BGB § 611 Direktionsrecht Nr. 27 = NZA 1986, 21. 467 In diese Richtung wohl Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 994.

198

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Mensch zu treffen wissen.468 Der Einsatz von Weisungssystemen könnte hiernach nicht auf die Ausnahmeregelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gestützt werden. Eine solch strikte Folgerung findet Rückendeckung in der verwandten Problematik der verwaltungsrechtlichen Voraussetzungen, unter denen ein Verwaltungsakt vollständig automatisiert erlassen werden kann (vgl. § 35a VwVfG).469 Maßgebliche Voraussetzung ist, dass das anzuwendende materielle Recht der Verwaltung nach Subsumtion des jeweiligen Sachverhalts weder ein Ermessen noch einen Beurteilungsspielraum verleiht.470 Der Vorbehalt gründet sich auf der relativen Unbestimmtheit der verwaltungsrechtlichen Normen.471 Der Gesetzgeber betrachtet es als elementar, dass die Ausübung des Ermessens wie auch die individuelle Beurteilung des Sachverhalts472 einer aktuellen menschlichen Willensbetätigung bedarf.473

bb) Abgestufte Fremdbestimmung Diese strenge – gleichwohl praktikable, denn eindeutige – Lösung übersieht jedoch, dass es Zeit eines Arbeitsverhältnisses fortlaufend auch zu Weisungen kommt, die für den Arbeitnehmer eine kaum, wenn überhaupt, spürbare Beeinträchtigung seiner Interessen bedeuten. Im Paketzustellerfall dürfte es den Interessenkreis des Z signifikant weniger, wenn überhaupt, berühren, wenn das Weisungssystem zu Dienstbeginn die Weisung erteilt, um 14:00 Uhr ein Paket beim Kunden K abzuholen. Die gegenteilige Wertung dürfte zutreffen: Z würde eine solche Anordnung als derart typisch für das Arbeitsverhältnis eines Paketzustellers betrachten, dass es ihm regelmäßig gleichgültig sein wird, ob diese Weisung durch einen menschlichen Vorgesetzten oder ein KI-System erfolgt.474 Schließlich war es für ihn voraussehbar, dass irgendjemand eine solche Weisung ohnehin treffen würde.475 Aus seiner Sicht fällt die Weisung, ein Paket bei K abzuholen – anders als die kurzfristige Abordnung in den ZSP 2 –, überdies kaum ins Gewicht, da er keine weiteren persönlichen und/oder wirtschaftlichen Auswirkungen zu befürchten und entsprechende Dispositionen zu treffen hat. 468 Das Risiko unbilliger Weisungen würde also, so stünde zu befürchten, – entgegen BAG, Beschl. v. 14. 06. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 36 = NZA 2017, 1185, 1194 Rn. 81 (s. 2. Teil, Fn. 121) – bereits konzeptionell auf den Arbeitnehmer abgewälzt. 469 Zur Klarstellungsfunktion der Regelung s. Berger, NVwZ 2018, 1260, 1262. 470 BT-Drs. 18/8434, S. 122. Ähnlich für beamtenrechtliche Entscheidungen § 84 BWLBG, § 91 Abs. 4 LBG LSA, § 118 Abs. 4 S. 2 SächsBG. 471 Berger, NVwZ 2018, 1260, 1263. 472 Krit. zur Anwendung auf unbestimmte Rechtsbegriffe auf Tatbestandsseite v. Harbou, JZ 2020, 340, 343. 473 BT-Drs. 18/8434, S. 122. 474 Vgl. nochmals Krause, Gutachten zum 71. DJT, B 104, in 3. Teil, Fn. 429. 475 Vgl. schon die Beobachtung von Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 119: „Der in einem Saisonbetrieb tätige Arbeitnehmer muß damit rechnen, daß er während der Saison zu Mehrarbeit herangezogen wird“.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

sei

199

Wenn anlässlich der Algorithmisierung von Weisungen also argumentiert wird, es „gerade das Wesen des Direktionsrechts, lediglich bestehende Pflichten in einem bestehenden Rechtsverhältnis (Arbeitsverhältnis) näher zu konkretisieren, ohne es umzugestalten“,476

betrifft diese Würdigung, wie der Paketzustellerfall illustriert, genau besehen nicht den Rechtscharakter einer Weisung.477 Diese – in der Sensibilität für die (zum Teil geringe oder gar nicht vorhandene) Tragweite bestimmter Weisungen billigenswerte – Erwägung geht vielmehr auf die Einsicht zurück, dass nicht alle Weisungen des Arbeitgebers in gleichem Maße persönlich und/oder wirtschaftlich auf den Arbeitnehmer zurückwirken.478 Es bedeutet schlichtweg einen Unterschied, ob die Flugbegleiterin vom Standort M./O. an den Standort D versetzt werden soll,479 oder ob ein Hausmeister seine Tätigkeiten künftig auch an einem weiteren Gebäude zu erbringen hat.480

(1) Typische Weisungen Die Annahme eines, wenn man so will, „Bagatellvorbehalts“ gegenüber Weisungen des Arbeitgebers ist nicht neu. Schon Söllner notierte – freilich vor Inkrafttreten von § 106 GewO –: „Von Weisungen geringerer Bedeutung wird man annehmen müssen, daß sie im freien Belieben des Arbeitgebers stehen.“481

Im Hinblick auf die Rechtsnatur der Arbeitgeberweisung sekundierte Bötticher: „Soll jede Weisung, die der Arbeitgeber gibt, einer Bestimmung des Inhalts der Leistung im Sinne des § 315 BGB gleichzuachten sein? […] Das alles paßt wenig auf Befehle, die die Arbeitsbedingungen nicht ändern, sondern die Arbeitsleistung in Gang setzen und in Gang halten nach Art von Mitwirkungshandlungen des Gläubigers, zu denen ja auch das Bereitstellen von Gerätschaften, Räumen und Maschinen gehört.“482

Ähnliche Beobachtungen lassen sich auch in dem hier interessierenden Kontext anstellen. Zwar ist einzusehen, dass die gesetzlichen Anforderungen an die Ausübung des Direktionsrechts nicht nach der Qualität der jeweiligen Weisung diffe476

Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56 (noch mit Blick auf § 6a BDSG a. F.). S. dazu B.IV.1. 478 Ähnlich diff. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 35. 479 Vgl. BAG, Urt. v. 28. 08. 2013 – 10 AZR 569/12, AP GewO § 106 Nr. 26 = NZA-RR 2014, 181. 480 Vgl. BAG, Urt. v. 24. 05. 2018 – 6 AZR 116/17, AP BGB § 611 Hausmeister Nr. 19 = NZA-RR 2018, 568. 481 Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 43 (Hervorhebung durch Verf.). Vgl. zudem die Diskussion um eine Verbindlichkeit unbilliger „untergeordneter“ Weisungen bei Bitzenhofer, Weisungsrecht, 214 f. 482 Bötticher, AuR 1967, 321, 325 (Hervorhebung im Original). 477

200

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

renzieren: Jede noch so „gewöhnliche Weisung“, die Zeit, Ort und Art der Arbeitsleistung oder das betriebliche Verhalten des Arbeitnehmers betrifft, muss ausnahmslos billigem Ermessen entsprechen (vgl. § 106 GewO).483 Doch dürfte es den Rechtstatsachen entsprechen, dass der Arbeitgeber nicht vor jeder einzelnen Weisung eine umfassende Billigkeitsprüfung unternimmt.484 Bei Lichte betrachtet wird eine solche auch nicht notwendig sein, solange die Weisung die grundsätzliche Verpflichtung zur Arbeitsleistung lediglich derart konkretisiert, wie sie von den Vertragsparteien bereits bei Vertragsschluss als urtypische Arbeitsleitung antizipiert wurde: Ob Z also zunächst ein Paket bei K, sodann bei G und schließlich bei R abzuholen hat oder in umgekehrter Reihenfolge, wird seinen Arbeitgeber für gewöhnlich gerade keine umfassende Abwägung der wechselseitigen Interessen abverlangen. Gleichermaßen wird der angestellte Taxifahrer der Anweisung, anlässlich mehrerer Großveranstaltungen am TaxiStand „Messe Ost“ auf Kundschaft zu warten, typischerweise keine (bedeutsamen) Interessen entgegenhalten können. Ähnlich wird es dem Monteur ergehen, der zu Beginn seines Schichtdiensts darüber informiert wird, am heutigen Arbeitstag außerplanmäßig in Halle 3 seiner Tätigkeit nachzugehen.

Kennzeichnend für derart typische, den „täglichen Arbeitsablauf“485 bloß ausfüllende („in Gang“ setzende) Weisungen ist, dass mit ihnen in aller Regel kein signifikantes Risiko dahingehend verbunden ist, dass persönliche Eigenheiten des Arbeitnehmers übergangen werden, der Arbeitnehmer also wahrhaftig zu einem „Objekt“ algorithmischer Fremdbestimmung degradiert wird.486 In diesen Fällen pflegt es der Arbeitgeber, worauf Günther/Böglmüller insofern zutreffend hinweisen, lediglich „sicherzustellen“, dass die ausgesprochene Weisung billigem Ermessen entspricht.487 Ähnliche Vorbehalte werden im Übrigen auch dem strikten Ermessensvorbehalt des § 35a VwVfG entgegengehalten. Insbesondere mit Blick auf verwaltungsrechtliche Massenverfahren stünde der Behörde dem Grunde nach oftmals zwar ein Ermessensspielraum zu. In diesen Fällen könne sich die Behörde jedoch auch in rechtlich zulässiger Weise dazu ent-

483

Dazu jüngst Bayreuther, NZA 2019, 735, 737. Vgl. nochmals Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 119: „Bei der Auslegung, […] ob ein Gestaltungsrecht frei oder gebunden auszuüben ist, wird auf die äußeren Umstände des Vertragsschlusses, die Entwicklung, die das Arbeitsverhältnis seitdem genommen hat, und auf die Gepflogenheiten abzustellen sein“. 485 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 34. 486 Selbstredend ist dieser Befund lediglich Ausdruck einer Risikoeinschätzung, wodurch nicht unterschlagen werden soll, dass auch „typische“ Weisungen sich in zum Teil höchst sensiblen Interessengefilden wiederfinden, vgl. BAG, Urt. v. 24. 02. 2011 – 2 AZR 636/09, AP GG Art. 4 Nr. 9 = NZA 2011, 1087: Anweisung eines bisher in der Frischwarenabteilung eingesetzten Arbeitnehmers muslimischen Glaubens, alkoholische Getränke ein- und auszuräumen. 487 Günther/Böglmüller, BB 2017, 53, 56. 484

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

201

scheiden, ihren Ermessensspielraum im Wege der Selbstbindung oder durch Verwaltungsvorschriften gerade gar nicht auszuüben.488

Es ist insofern nur folgerichtig, das Objektivierungsrisiko, das mit dem Einsatz KI-gestützter Weisungssysteme einhergeht, nicht höher einzuschätzen, als würde der Arbeitgeber dem Arbeitnehmer leibhaftig gegenübertreten und ihm den „HauRuck“-Befehl selbst erteilen. Zwar entlässt dieses Zugeständnis den Arbeitgeber nicht von seiner Verpflichtung, bei der Ausübung des Direktionsrechts den Umständen des Einzelfalls Rechnung zu tragen. In Ansehung seiner unternehmerischen Freiheit ist allerdings anzuerkennen, dass ihm ein Gestaltungsspielraum darüber zukommt, die Ausübung billigen Ermessens sicherzustellen. Wenn aber bestimmte Fälle realiter eine umfassende Billigkeitsprüfung nicht einfordern – etwa weil die Einzelumstände für das Arbeitsverhältnis derart typisch sind, dass die Weisung keine (wesentlichen) persönlichen und/oder wirtschaftlichen Belange des Arbeitnehmers betreffen –, ist nicht einzusehen, wieso dem Arbeitgeber eine Algorithmisierung derartiger Entscheidungsstrukturen verwehrt bleiben sollte.489 Für die Auslegung hat dies zur Konsequenz, dass im Falle typischer Weisungen ein teleologisch gebotenes eingeschränktes Verständnis des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO nicht angezeigt ist.490 (2) Grenze: Bedeutsame Weisungen (a) Wertung des § 99 Abs. 1 S. 1 i. V. m. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG In welchen Fällen aber lässt sich mit Gewissheit von bloß typischen Weisungen ausgehen? Die bisherigen Gedanken, das soll nicht übersehen werden, legen nicht mehr als eine einzelfallbezogene Abwägung nahe. Dabei fehlt es keineswegs an gesetzlichen Maßstäben, an denen eine Grenzziehung zwischen typischen Weisungen und solchen Weisungen sich vornehmen ließe, deren Billigkeitserfordernis eine zwingende menschliche Beteiligung verlangt.491 Zu sehen ist vielmehr, dass schon das nationale Arbeitsrecht Entscheidungen des Arbeitgebers danach kategorisiert, in welchem Grad sie typischerweise auf die persönlichen und/oder wirtschaftlichen Lebensumstände des Arbeitnehmers zurückwirken. Will der Arbeitgeber dem Arbeitnehmer einen anderen Arbeitsbereich über 488

Ausf. Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 384 f., 388 Rn. 430, 434; Nink, Justiz und Algorithmen, 189 f.; Stegmüller, NVwZ 2018, 353, 357; so wohl auch Ziekow, NVwZ 2018, 1169, 1171, obgleich dieser „eine bewusste politische Entscheidung als Ausdruck der Vorsicht [erkennt], die technische Entwicklung für das Verwaltungsrecht sicher verarbeitbar zu halten“ (Hervorhebung im Original). 489 In diese Richtung auch Neighbour, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 277, 296 Rn. 70. 490 S. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 34; unklar Wächter, Datenschutz, Rn. 487: stets menschliche Zuweisung von Tätigkeiten, auch wenn KIEinsatz nach Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO erlaubt. 491 Vgl. schon Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung, 120.

202

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

die Dauer von einem Monat hinaus zuweisen oder dessen Arbeitsbereich bei erheblicher Modifizierung der Arbeitsumstände ändern (§ 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG), so darf er derartige Weisungen nach § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG – so denn ein Betriebsrat besteht – nicht allein treffen.492 Stattdessen ist er angehalten, dem Betriebsrat unter Vorlage der erforderlichen Unterlagen Auskunft über die Auswirkungen der geplanten Maßnahme zu geben und dessen Zustimmung zu ihrer Durchführung einzuholen (§ 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG).493 Im Fall der Versetzung i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG erachtet es der Gesetzgeber mithin als geboten, die Entscheidungsfreiheit des Arbeitgebers durch die zwingende Beteiligung des Betriebsrats einzuschränken. Diese Beschränkung rechtfertigt sich dadurch, dass die Versetzung als Entscheidung über den Wechsel eines Arbeitsplatzes als Zugang zu einem Arbeitseinkommen typischerweise erhebliche persönliche und wirtschaftliche Auswirkungen für den Betroffenen mit sich bringt.494 Die vorstehenden Eindrücke verdeutlichen, dass der deutsche Gesetzgeber durch die Anordnung einer zwingenden Beteiligung des Betriebsrats gemäß § 99 Abs. 1 BetrVG eine grundlegende Weichenstellung vornimmt. Einzelnen Weisungen des Arbeitgebers ist ein derart hohes Gewicht beizumessen, dass sie nur unter Beteiligung des Betriebsrats getroffen werden können.495 Dieser soll als „Organ der Belegschaft“496 sicherstellen, dass die Belange des Arbeitnehmers bei der Arbeitgeberentscheidung substantielles Gehör finden.497 Dies ist deshalb geboten, weil der Arbeitgeber seine „Gestaltungsmacht“498 für gewöhnlich in erster Linie dazu einsetzen wird, seine eigenen Interessen zu verwirklichen. Dass er dabei unter Umständen in nicht unerheblicher Weise auch den Interessenkreis der Arbeitnehmer berührt – man denke nur an eine ggf. erforderliche Bestimmung des auswahlrelevanten Personenkreises499 –, liegt auf der Hand. Doch wird er die Arbeitnehmerinteressen typischerweise gar nicht vorrangig vor Augen haben (können), sodass sich ein Ausgleich der sich gegenüberstehenden Interessen – selbst wenn der Arbeitgeber dies anstrebte – als äußerst unwahrscheinlich erweisen dürfte. Erst die Teilhabe der

492

Zu den individualrechtlichen Voraussetzungen NK-GA/Preuss, BetrVG § 99 Rn. 46. S. im Einzelnen noch unten 4. Teil, C.II.2. 494 Vgl. Richardi/Thüsing, BetrVG § 99 Rn. 11. 495 Zur Theorie der Wirksamkeitsvoraussetzung s. BAG, Urt. v. 25. 02. 2015 – 1 AZR 642/ 14, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 137 = NZA 2015, 442, 445 Rn. 47; Urt. v. 10. 03. 2009 – 1 AZR 57/08, AP BetrVG 1972 § 87 Lohngestaltung Nr. 134 = NZA 2009, 684, 685 f. Rn. 16 ff. 496 Vgl. BAG, Urt. v. 06. 11. 1959 – 1 AZR 329/58, AP KSchG § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 6 (Ls.) = AuR 1960, 283. 497 Vgl. Richardi/Richardi, BetrVG Einleitung Rn. 102 ff. 498 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 1. 499 Vgl. BAG, Urt. v. 10. 07. 2013 – 10 AZR 915/12, AP GewO § 106 Nr. 24 = NZA 2013, 1142. 493

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

203

Arbeitnehmervertretung an der Versetzungsentscheidung verhilft der Entscheidung zur Anerkennung innerhalb der Belegschaft.500 (b) Keine weitergehende Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs (aa) Fälle des § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG Lässt man die betriebsverfassungsrechtliche Wertung in den hiesigen Kontext einfließen, offenbart sich eine Parallele: Ebenso wie Art. 22 DSGVO wirkt die Pflicht zur Beteiligung des Betriebsrats in Fällen einer Versetzung der Gefahr entgegen, dass der Arbeitnehmer im Zusammenhang mit einer gewichtigen Entscheidung auf eine verschiebbare betriebliche Ressource ohne persönliche Eigenheiten reduziert wird. Nicht zu verkennen ist aber auch, dass das betriebsverfassungsrechtliche Regelungsanliegen mit dem Auftritt automatisierter Entscheidungssysteme einer Absicherung durch Art. 22 DSGVO bedarf. Denn würde dem Arbeitgeber gestattet, die Entscheidung über eine Versetzung gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO einem bloß syntaktisch arbeitenden KI-System zu überantworten, wäre die betriebsverfassungsrechtliche Wertung, der Ausübung des Direktionsrechts aufgrund und zu Gunsten einer umfassenden Würdigung der mit einer Versetzung typischerweise verbundenen Auswirkungen Grenzen zu setzen, unterminiert. Kann der Arbeitgeber, genauer: die (ggf. für ihn handelnde) natürliche Person, die Bedeutung einer Versetzung für den Arbeitnehmer noch ermessen und seine Entscheidung an diesem Verständnis ausrichten, würde ein an seine Stelle tretendes KI-System hieran prinzipiell scheitern. Und selbst in dem Fall, dass der Arbeitgeber die Interessen des Arbeitnehmers nur widerwillig, bloß beiläufig oder gar nicht zu berücksichtigen gedenkt, weiß er um sie. Er muss sich – anders als die KI – mithin aktiv dazu entscheiden, eine sozial gebotene Handlung nicht vorzunehmen. Will er seine Interessen trotzdem rücksichtslos durchsetzen, wird von ihm nichts Geringeres verlangt, als dass er seinen natürlichen Instinkten widersteht, die ihm qua Menschsein zu einem empathischen Verhalten befähigen.501 Im Ergebnis kann er sich also nicht der „Verlegenheit“ entziehen, „über das urteilen zu müssen“, was vom Arbeitnehmer konkret zu fordern ist.502 Um dieser betriebsverfassungsrechtlichen Wertentscheidung auch im Angesicht automatisierter Weisungssysteme gerecht zu werden, bedarf es jedoch eines robusten Verständnisses von Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO.

500 Vgl. Gamillscheg, Kollektives Arbeitsrecht, Bd. II, 30: Die Teilhabe soll die Arbeitgeberentscheidung „,erträglicher machen‘“ (Hervorhebung im Original). 501 Vor diesem Hintergrund erklärt sich, wenn Ehmann, in: FS Hilger/Stumpf, 125, 134 f., notierte: „Wir wollen lieber von einem Menschen ,ungerecht‘, als von einer Maschine nach vorgefertigtem Schema ,gerecht‘ beurteilt werden. Gottes und des Menschen Willen kann der Mensch auch abstrahiert von seiner ratio noch akzeptieren, nicht aber den vorgefertigten, abstrakten ,Willen‘ einer Maschine.“ (Hervorhebung im Original). 502 Nach Engisch, Logische Studien zur Gesetzesanwendung, 3.

204

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Im Hinblick auf das Regelungsgeflecht des Art. 22 DSGVO ist daher zu fordern, dass der Arbeitgeber die Entscheidung über eine Versetzung i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG zwingend selbst zu treffen hat.503 So wie Art. 22 DSGVO die betriebsverfassungsrechtliche Wertung absichert, ist Letztere ihrerseits mithin als spezifischer arbeitsrechtlicher Maßstab der eingeforderten „Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie berechtigten Interessen“ des Arbeitnehmers anzuerkennen. Für die Auslegung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO hat dies zur Folge, dass die Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs nicht dazu führen darf, dass die Entscheidung über eine Versetzung einem bloß syntaktischen Vorgang anheimfällt. Der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO ist demgemäß teleologisch einzuschränken. Beispiel: Zur kurzfristigen Erledigung eines Kundenauftrags sollen agile Arbeitsmethoden unter Auflösung der „Teamhierarchie“ eingeführt werden.504 Sofern dies mit einer substantiellen Änderung der Arbeitsorganisation verbunden ist (Versetzung),505 sind auf Seiten des Arbeitnehmers dessen besondere Interessen im Zusammenhang mit dem Wechsel seines Arbeitsplatzes zu berücksichtigen. Deren Würdigung verlangt ein echtes Verständnis der Einzelfallumstände, dem mit einem bloß syntaktischen Schematismus nicht beizukommen ist. Die Befugnis, den Arbeitnehmer der hierdurch gebildeten neuen Arbeitseinheit zuzuweisen, kann nicht an ein automatisiertes Weisungssystem delegiert werden.

(bb) Sonstige Fälle bedeutsamer Weisungen Der wertende Rückgriff auf §§ 95 Abs. 3 S. 1, 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG sensibilisiert überdies für weitere Fallkonstellationen bedeutsamer Weisungen, die ebenfalls eine teleologische Einschränkung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gebieten. Offensichtlich ist dies in Fällen, in denen zwar kein Betriebsrat besteht, die betriebsverfassungsrechtlichen Voraussetzungen für seine Errichtung allerdings vorliegen. Zwar besteht das Beteiligungsrecht erst mit wirksamer Errichtung des Betriebsrats. Die Arbeitnehmer haben es also jederzeit selbst „in der Hand“, die Anwendbarkeit des § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG herbeizuführen (und so ein Verfahren zu etablieren, das eine hinreichende menschliche Beteiligung zu gewährleisten sucht)506. Diese formalen Einwände ändern jedoch nichts daran, dass nach der angestellten Wertung in Fällen des § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG für die Zwecke des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO materiell bedeutsame Weisungen vorliegen, die ihrem Wesen nach eine verständige Entscheidungsfindung des Arbeitgebers einfordern.507

503 S. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 35; Blum, People Analytics, 375; ferner Neighbour, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 277, 296 Rn. 70: „umfassende Billigkeitsentscheidung“; a. A. Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 486 f.: Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht betroffen, da Versetzung im Arbeitsverhältnis angelegt sei. 504 Dazu und zum Folgenden Günther/Böglmüller, NZA 2019, 273, 277. 505 Vgl. Fitting, BetrVG § 99 Rn. 139d. 506 Eingehend hierzu noch unter 4. Teil, C.II. und D. 507 Nichts anderes gilt konsequenterweise, wenn der betreffende Betrieb nicht betriebsratsfähig ist. Die Betriebsratsfähigkeit ist keine Voraussetzung für das Billigkeitserfordernis.

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

205

Wie aber ist zu entscheiden, wenn zwar ein Betriebsrat besteht, die materiellen Voraussetzungen des § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG jedoch nicht erfüllt sind? Wird dem Arbeitnehmer etwa ein anderer Arbeitsort zugewiesen, ohne dass diese Zuweisung die Dauer eines Monats überschreitet, oder ist der Ortswechsel mit keiner erheblichen Änderung der Umstände verbunden, unter denen die Arbeit zu leisten ist, stellt dies keine Versetzung dar.508 Nach st. Rspr. ist im Gegenteil zu sehen: „Allerdings macht nicht jede noch so geringe Veränderung der beschriebenen Art den bisherigen Arbeitsbereich zu einem anderen. Jede einem Arbeitnehmer zugewiesene Tätigkeit ist laufenden Veränderungen unterworfen, die in der technischen Gestaltung des Arbeitsablaufs, neuen Hilfsmitteln und Maschinen oder einer Umorganisation des Arbeitsablaufs ihre Ursache haben können. Erforderlich ist, dass die eingetretene Änderung über solche im üblichen Schwankungsbereich liegenden Veränderungen hinausgeht und zur Folge hat, dass die Arbeitsaufgabe oder die Tätigkeit eine ,andere‘ wird.“509

Es würde demgemäß etwa nicht zu einer erheblichen Änderung der Arbeitsumstände i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 Alt. 2 BetrVG führen, wenn das Weisungssystem den Lagerarbeiter eines Einrichtungshauses im Einklang mit der praktizierten „Unternehmenskultur“ anweist, für eine halbe Stunde im Kassenbereich auszuhelfen.510 Ebenso wäre zu entscheiden, wenn der Arbeitnehmer kurzfristig in einer anderen als seiner Stammfiliale eingesetzt wird.511 Aus Sicht des Z, der im Postzustellerfall durch das Weisungssystem für die kommenden zwei Tage vom ZSP 1 zum 30 Minuten weiter entfernten ZSP 2 abgeordnet wird und deshalb ebenso kurzfristige (ggf. kostspielige) Vorkehrungen zur Betreuung seines Kindes zu treffen hat, erscheint diese starre Abgrenzung wenig sachgemäß.512 Z wird im Gegenteil hervorheben, dass zwar der kurzfristige ZSP-interne Einsatz auf einem anderen Zustellbezirk für das Arbeitsverhältnis eines Postzustellers typisch sei. Er sei bislang jedoch gerade nicht als „Springer“ zwischen ZSP 1 und ZSP 2 tätig gewesen. Darüber hinaus stelle die entsprechende Versetzungsklausel einen bloß standardisierten Bestandteil seines Arbeitsvertrages dar.

Unter wertenden Gesichtspunkten stehen Fallkonstellationen wie die des Z der Versetzung i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG deutlich näher als den oben identifizierten 508 Vgl. BAG, Beschl. v. 29. 09. 2020 – 1 ABR 21/19, AP BetrVG 1972 § 99 Versetzung Nr. 58 = NZA 2021, 213, 215 Rn. 25. 509 Vgl. BAG, Beschl. v. 17. 06. 2008 – 1 ABR 38/07, AP BetrVG 1972 § 99 Versetzung Nr. 47 Rn. 22 = NZA 2008, 1432 (Hervorhebung im Original). 510 Vgl. BAG, Beschl. v. 29. 09. 2020 – 1 ABR 21/19, AP BetrVG 1972 § 99 Versetzung Nr. 58 = NZA 2021, 213, 217 Rn. 38; vgl. auch BAG, Urt. v. 01. 12. 2020 – 9 AZR 102/20, AP BGB § 611 Abhängigkeit Nr. 132 = NZA 2021, 552, 558 Rn. 49, wonach dem Arbeitnehmer (hier: Crowdworker) unter Berücksichtigung seiner GPS-Daten automatisiert Arbeitsaufträge angeboten werden. 511 Vgl. BAG, Beschl. v. 28. 09. 1988 – 1 ABR 37/87, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 55 = NZA 1989, 188. 512 Nach BAG, Beschl. v. 18. 10. 1988 – 1 ABR 26/87, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 56 = NZA 1989, 402, scheint erst eine „um ca. eine Stunde längere An- und Rückfahrt“ für eine erhebliche Änderung der Arbeitsbedingungen i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG zu sprechen.

206

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

typischen Weisungen, die aufgrund ihrer Üblichkeit für den Arbeitnehmer in aller Regel ohne persönliche und/oder wirtschaftliche Auswirkungen einhergehen.513 Die Weisung an Z betrifft die Arbeitsmodalitäten vielmehr solchermaßen, als sie nicht mehr der Eigenart des Arbeitsverhältnisses entsprechen – sich also nicht aus diesem heraus gewissermaßen „selbst erklären“. Anders gewendet: Die bedeutsame Weisung setzt das Arbeitsverhältnis nicht mehr bloß „in Gang“, sie ist nicht auf seinen bloßen Vollzug gerichtet, sondern auf seine Modifikation – einschließlich der Auswirkungen auf die private Lebensgestaltung des Arbeitnehmers, wie sich am Beispiel von Z zeigt.514 Für die Auslegung von Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gilt es unter teleologischen Gesichtspunkten daher festzuhalten: Der Übergang von bedeutsamen zu typischen Weisungen ist am einzelnen Arbeitsverhältnis auszurichten. Von einer typischen Weisung ist erst dann auszugehen, wenn der Arbeitnehmer seinem Arbeitsverhältnis nach „üblicherweise“ (vgl. § 95 Abs. 3 S. 2 BetrVG) nicht an einem bestimmten Arbeitsplatz eingesetzt wird, er regelmäßig an verschiedenen Arbeitsorten tätig ist oder die Lage seiner Arbeitszeit für gewöhnlich derart variiert, dass auch eine nicht unerhebliche Veränderung (z. B. Wechsel von Früh- zu Spätschicht) für ihn unter objektiven Gesichtspunkten nicht ins Gewicht fällt.515 In allen übrigen Fällen ist der Arbeitgeber zu einer umfassenden Abwägung der widerstreitenden Interessen aufgerufen, sodass sich eine weitere Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs unter Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO verbietet. Ist der ständige Wechsel von Arbeitstätigkeit, -ort oder -zeit hingegen im Arbeitsverhältnis angelegt, wird der Arbeitnehmer mit unterschiedlichen Zuweisungen gerade rechnen und sich persönlich wie auch wirtschaftlich darauf vorbereiten.516 Ist es für Z üblich, turnusmäßig zwischen ZSP 1 und ZSP 2 zu „springen“, sind derartige Weisungen für sein Arbeitsverhältnis nach hiesigem Verständnis derart typisch, dass anzunehmen ist, dass er ohnehin entsprechende Vorkehrungen getroffen hat, die dem Risiko einer Nichtansehung seiner persönlichen Eigenheiten durch das (neu eingerichtete) betriebliche Weisungssystem vorbeugen.

513 Enger aber Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 35, wonach erst die „nicht nur vorübergehende“ Versetzung an einen anderen Arbeitsort bzw. Zuweisung einer anderen Tätigkeit sich auf die private Lebenssituation des Arbeitnehmers auswirke. In vergleichbarer Weise erkennt Bayreuther, NZA 2019, 735, 738, „Weisungen, die nur von untergeordneter Bedeutung sind“, (im Hinblick auf ihre Verbindlichkeit im Falle der Unbilligkeit) etwa in „Arbeiten von nur vorübergehender Natur“. 514 Vgl. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 35: „berufliche[r] Status“. 515 Vgl. Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 41. 516 Zur Abgrenzung dürfte sich der Abschluss einer Betriebsvereinbarung anbieten. Hierzu müsste der Gesetzgeber allerdings von der Öffnungsklausel des Art. 22 Abs. 2 lit. b DSGVO Gebrauch machen und die Betriebspartner zur näheren Ausgestaltung des dann so geschaffenen Legalisierungstatbestands ermächtigen (vgl. 3. Teil, Fn. 258).

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

207

e) Zwischenergebnis Ob der Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme zwecks Ausübung des Direktionsrechts ausnahmsweise zulässig ist, richtet sich danach, ob dieser für die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich ist (Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO). Der Erforderlichkeitsmaßstab richtet sich grundsätzlich nach der jeweiligen betrieblichen Organisation. Der hieraus ggf. erwachsenen Verschiebung des Erforderlichkeitsmaßstabs gelingt es jedoch nicht, sich über die verordnungsgeberische Erwartung hinwegzusetzen, wonach das betreffende Vertragsverhältnis stets die Wahrung der Rechte und Freiheiten sowie der berechtigten Interessen des Betroffenen zu gewährleisten hat. Diese Funktion wird durch das Billigkeitserfordernis gegenüber einzelnen Weisungen ausgefüllt (§ 106 GewO). Da das bloß syntaktisch arbeitende Weisungssystem prinzipiell nicht in der Lage ist, den Anforderungen an eine verständige Billigkeitsprüfung gerecht zu werden, ist sein Einsatz – aller unternehmerischen Indikation zum Trotz – grundsätzlich als nicht erforderlich anzusehen. Das gilt ausnahmslos für Weisungen, die eine Versetzung i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG betreffen. Mit Blick auf das Regelungsanliegen des Art. 22 DSGVO, den Arbeitnehmer vor einer Nichtansehung seiner persönlichen Eigenheiten durch KI-Systeme zu schützen, ist hiervon bei typischen Weisungen eine Ausnahme zu machen, deren Üblichkeit einer algorithmischen Fremdbestimmung bereits vorbeugt. Als Maßstab der Abgrenzung ist in Anlehnung an den betriebsverfassungsrechtlichen Versetzungsbegriff auf die Eigenheiten des konkreten Arbeitsverhältnisses abzustellen. 3. Keine Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten Sofern Weisungen im Einzelfall ausschließlich automatisiert i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO getroffen werden dürfen, hat der Arbeitgeber darüber hinaus darauf Acht zu geben, dass diese nicht auf besonderen Kategorien personenbezogener Daten gemäß Art. 9 Abs. 1 DSVGO beruhen (Art. 22 Abs. 4 DSGVO). Im Beschäftigungskontext dürfte diese Rückausnahme allen voran Bedeutung für Daten erlangen, aus denen die Gewerkschaftszugehörigkeit des Arbeitnehmers hervorgeht. Bedeutsam werden können auch genetische und biometrische Daten sowie Gesundheitsdaten, die etwa unter Einsatz betrieblicher Wearables ermittelt werden517 und bei der Zuweisung bestimmter Aufgaben Berücksichtigung finden sollen. Eine Einwilligung des Arbeitnehmers gemäß Art. 9 Abs. 2 lit. a DSGVO als Rück-Rückausnahme hierzu wird, wie besprochen, in aller Regelmäßigkeit an der fehlenden Freiwilligkeit scheitern.

517

Ausf. hierzu Weichert, NZA 2017, 565, 566 ff.; Kopp/Sokoll, NZA 2015, 1352, 1353.

208

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

V. Erteilung des Arbeitszeugnisses Während dem Arbeitgeber im Hinblick auf die Automatisierung der Entscheidungen betreffend die Begründung, die Beendigung und den Inhalt des Arbeitsverhältnisses mitunter ein nur geringer Spielraum verbleibt, fragt sich, welche Rahmenbedingungen im Zusammenhang mit der Erteilung von Arbeitszeugnissen gelten. Diese Frage ist aus zweierlei Gründen von besonderer Bedeutung: Zum einen dürfte der hohe Grad der Förmlichkeit der Zeugnissprache ein hohes Algorithmisierungspotential versprechen.518 Die rechtliche Einordnung einer vollständig technisch ablaufenden Leistungs- und Verhaltensbeurteilung sensibilisiert – wie im Einzelnen noch zu sehen sein wird – ferner für die Betrachtung einer automatisierten Entscheidungsvorbereitung. Schließlich geht es bei der Leistungs- und Verhaltensbeurteilung um nichts Geringeres, als die Grundlage für weitergehende Arbeitgeberentscheidungen, z. B. Einstellung, Versetzung, Beförderung oder Kündigung, zu ermitteln.519 1. Erheblichkeit Zu prüfen ist zunächst, ob die ausschließlich automatisierte Erteilung eines Arbeitszeugnisses vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst wird. Das setzt voraus, dass mit der Entscheidung über die Ausstellung eines Zeugnisses eine rechtliche Wirkung oder jedenfalls eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung des Arbeitnehmers einhergeht. Durch die (ordnungsgemäße) Erteilung eines Arbeitszeugnisses wird der Anspruch des Arbeitnehmers aus § 109 Abs. 1 S. 1 GewO erfüllt. Der rechtliche Status des Arbeitnehmers wird derart verändert, als sein Recht auf Erteilung eines Arbeitszeugnisses erlischt (§ 362 Abs. 1 BGB). Die Entscheidung über die Erteilung eines Arbeitszeugnisses entfaltet mithin rechtliche Wirkung. Die ausschließlich automatisierte Erteilung eines Arbeitszeugnisses ist folglich dem Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 Alt. 1 DSGVO zuzuordnen. a) Algorithmisierte Vorbereitung des Arbeitszeugnisses Der unmittelbaren Anspruchserfüllung steht de lege lata freilich das Formgebot nach § 109 Abs. 3 GewO entgegen.520 Diese Einsicht könnte für die Überlegung sensibilisieren, die maßgebliche „Entscheidung“ über ein bestimmtes Arbeitszeugnis nicht erst in der Erteilung, d. h. der erfüllungswirkenden Bereithaltung und Abholung (bzw. Zusendung) des formgerecht erteilten Arbeitszeugnisses,521 sondern 518

Vgl. dazu oben 2. Teil, B.II.2.d). Vgl. BAG, Urt. v. 18. 08. 2009 – 9 AZR 617/08, AP BGB § 611 Personalakte Nr. 3 = NZA 2010, 115, 117 Rn. 29. 520 Dazu schon unter 2. Teil, B.II.2.d)bb). 521 Vgl. BAG, Urt. v. 08. 03. 1995 – 5 AZR 848/93, AP BGB § 630 Nr. 21 = NZA 1995, 671; diff. BeckOK ArbR/Tillmanns, § 109 GewO Rn. 14. 519

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

209

bereits in seiner technischen Generierung, d. h. in seiner vollständigen Vorbereitung zur Ausfertigung, zu erblicken.522 Dies hätte zur Folge, dass die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO bereits die ausschließlich automatisierte Vorbereitung des Arbeitszeugnisses erfassen würde. Diese Wertung sieht sich darin bestätigt, dass damit auch Beurteilungen von Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung erfasst würden,523 die der Arbeitgeber zulässigerweise524 in Vorbereitung eines Abschluss- oder Zwischenzeugnisses vornimmt.525 Die Beurteilung dient nach Auffassung des BAG, anders als das Zeugnis, zwar nicht der Außendarstellung oder der beruflichen Förderung.526 Gleichwohl ist die Beurteilung dazu bestimmt, Möglichkeiten der Verwendung festzustellen und Entscheidungen betreffend die Beförderung des Arbeitnehmers vorzubereiten.527 Jeder einzelnen Beurteilung kommt damit im Grundsatz eine nicht unerhebliche Bedeutung für das weitere berufliche Fortkommen des Arbeitnehmers zu.528 Mit der Beurteilung ergeht in den Worten des Art. 22 Abs. 1 DSGVO also eine Entscheidung über den Arbeitnehmer, die diesen jedenfalls erheblich beeinträchtigt.529 Die Ausweitung des Verbots des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auf die automatisierte Vorbereitung des Arbeitszeugnisses findet ferner Anklang in der Überlegung, dass andernfalls eine signifikante Aushebelungsgefahr bestehen würde. Denn würde allein auf die finale menschliche Ausfertigungshandlung abgestellt, so ist zu befürchten, dass diese nur deshalb vorgenommen wird, um dem Formgebot des § 109 Abs. 3 GewO zu genügen. Eine effektive inhaltliche Auseinandersetzung mit dem technisch generierten Zeugnisvorschlag würde dabei womöglich ausbleiben. 522 In diese Richtung Lemke, Datenschutz, Frage 129, der bereits in einer automatisierten Leistungs- und Verhaltenskontrolle „regelmäßig“ eine rechtliche Wirkung und erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO identifiziert. 523 Dass es sich hierbei rechtstechnisch um eine Profiling-Maßnahme i. S. d. Art. 4 Nr. 4 DSGVO handelt, wird noch unter C.IV.2.a)bb)(2)(a) zu besprechen sein. 524 Vgl. BAG, Urt. v. 18. 08. 2009 – 9 AZR 617/08, AP BGB § 611 Personalakte Nr. 3 = NZA 2010, 115, 118 Rn. 32; Urt. v. 18. 11. 2008 – 9 AZR 865/07, AP BGB § 611 Personalakte Nr. 2 = NZA 2009, 206, 208 Rn. 15. 525 Die Relevanz zwischenzeitlicher Beurteilungen betonend BAG, Urt. v. 28. 03. 1979 – 5 AZR 80/77, AP BPersVG § 75 Nr. 3 = BB 1979, 1401 Rn. 26; ErfK/Müller-Glöge, GewO § 109 Rn. 49a. 526 Eingehend BAG, Urt. v. 24. 01. 2007 – 4 AZR 629/06, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 67 = NZA-RR 2007, 608, 613 Rn. 43. 527 Vgl. BAG, Urt. v. 18. 08. 2009 – 9 AZR 617/08, AP BGB § 611 Personalakte Nr. 3 = NZA 2010, 115, 118 Rn. 29. 528 S. schon BAG, Urt. v. 28. 03. 1979 – 5 AZR 80/77, AP BPersVG § 75 Nr. 3 = BB 1979, 1401 Rn. 26. 529 So auch SHS/Seifert, Datenschutzrecht, Art. 88 DSGVO Rn. 196. Nicht anders ist das landesgesetzgeberische Regelungsanliegen des § 95 Abs. 3 NBG (s. auch § 18 Abs. 10 LDSG NRW) zu verstehen, wonach neben „beamtenrechtlichen Entscheidungen“ auch „Beurteilungen“ nicht ausschließlich auf Informationen und Erkenntnisse gestützt werden dürfen, die unmittelbar durch automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten gewonnen werden.

210

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Ob die menschliche Handlung über die bloße formgerechte Ausfertigung des automatisiert vorbereiteten Arbeitszeugnisses hinausgeht, ist systematisch allerdings der Prüfung vorbehalten, ob die Entscheidung über die Erteilung des konkreten Arbeitszeugnisses „ausschließlich“ auf einer automatisierten Verarbeitung beruht.530 Der Frage, welche Anforderungen an die Aufhebung der „Ausschließlichkeit“ zu stellen sind, soll an gegebener Stelle nachgegangen werden.531 b) Bedeutung für das berufliche Fortkommen Über die – unter Ausblendung des Formgebots – rechtliche Wirkung der Entscheidung über das Arbeitszeugnis hinaus ist zu notieren, dass diesem traditionell eine besondere Bedeutung im Bewerbungsverfahren beigemessen wird. Das liegt nicht zuletzt daran, dass das Arbeitszeugnis als Unterlage der Bewerbung regelmäßig die einzige Informationsquelle darstellt, die nicht vom Bewerber selbst stammt.532 Folgerichtig identifiziert das BAG in der Leistungsbeschreibung eines qualifizierten Arbeitszeugnisses einen „hohen persönlichen Wert“. Diese Einsicht erlaubt die Annahme, dass das Arbeitszeugnis regelmäßig (mit-) bestimmend darüber ist, ob der Bewerber zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen wird.533 Denn Sinn und Zweck eines Arbeitszeugnisses ist es, dem Arbeitnehmer eine „Visitenkarte“ zu verleihen, die zugleich dem potentiellen neuen Arbeitgeber als objektive Grundlage seiner Entscheidung dient.534 Das Arbeitszeugnis ist für das berufliche Fortkommen des Arbeitnehmers somit in aller Regel von entscheidender Bedeutung.535 Vor diesem Hintergrund ist anzuerkennen, dass mit der Entscheidung über ein konkretes Arbeitszeugnis aufgrund seiner Bedeutung für die berufliche Zukunft des Arbeitnehmers auch eine nachhaltige Beeinträchtigung der wirtschaftlichen und damit regelmäßig auch der persönlichen Angelegenheiten des Arbeitnehmers verbunden ist. Die Automatisierung der Arbeitszeugniserteilung unterfällt damit – ungeachtet des (noch) bestehenden Formvorbehalts – der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO.536 c) Keine Ausnahme für das einfache Zeugnis Nicht anders ist für das einfache Zeugnis zu entscheiden. Zwar mag man einwenden, dass das einfache Zeugnis gerade keine Angaben zu Verhalten und Leistung 530

Was an dieser Stelle weiterhin unterstellt werden soll; vgl. Bemerkung zu Beginn von B. Siehe noch unter C.IV.1. 532 Vgl. BAG, Urt. v. 03. 03. 1993 – 5 AZR 182/92, AP BGB § 630 Nr. 20 = NZA 1993, 697 (auch zum Folgenden). 533 Vgl. ErfK/Müller-Glöge, GewO § 109 Rn. 1. 534 BAG, Urt. v. 03. 03. 1993 – 5 AZR 182/92, AP BGB § 630 Nr. 20 = NZA 1993, 697. 535 BAG, Urt. v. 16. 09. 1974 – 5 AZR 255/72, AP BGB § 630 Nr. 9 = NJW 1975, 407. 536 So auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 33. 531

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

211

enthalte, es mithin keine menschliche Beurteilung verlange. Der Aussagewert erschöpfe sich im Gegenteil in der Wiedergabe von Art und Dauer der Tätigkeit, die ohne größeren Aufwand technisch generiert werden könne. Gegen dieses Ansinnen spricht jedoch, dass auch ein einfaches Zeugnis dem Arbeitgeber im Hinblick auf die Tätigkeitsbeschreibung einen – wenn auch „weit geringeren“ – Beurteilungsspielraum einräumt.537 Die ausgeübten Tätigkeiten des Arbeitnehmers sind so vollständig und genau zu beschreiben, dass sich künftige Arbeitgeber ein klares Bild von ihnen machen können.538 Der Arbeitgeber hat also zu beurteilen, ob die jeweiligen Tätigkeiten nach ihrem Umfang und ihrer Bedeutung im Falle einer Bewerbung für einen künftigen Arbeitgeber interessant erscheinen.539 Auch ein einfaches Zeugnis kann in dieser Hinsicht mitbestimmend darüber sein, ob der Bewerber zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen wird. Da es ungeachtet dessen i. R. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO auf eine „Bewertung“ persönlicher Aspekte – wie gesehen540 – ohnehin nicht ankommt und die Erfüllung des Anspruchs auf ein einfaches Zeugnis ebenfalls eine rechtliche Wirkung entfaltet, findet das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auch auf die Erteilung des einfachen Zeugnisses Anwendung. 2. Ausnahmsweise Gestattung a) Erforderlichkeit für Abschluss oder Erfüllung Die Algorithmisierung der Zeugniserteilung kann nur dann Realität werden, wenn dies dem Arbeitgeber ausnahmsweise gestattet ist. Eine ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhende Entscheidung über die Zeugniserteilung könnte dabei für den Abschluss oder die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich sein (Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO). Dabei gilt es jedoch zu berücksichtigen, dass ausweislich des Wortlauts („Vertrags zwischen der betroffenen Person und dem Verantwortlichen“) nur die vertragliche Beziehung zwischen dem Arbeitnehmer und seinem (aktuellen) Arbeitgeber eine Privilegierung erfährt.541 Die automatisierte Entscheidung über die Erteilung des Arbeitszeugnisses vermag der aktuelle Arbeitgeber also nicht mit Blick darauf zu rechtfertigen, dass diese für den „Abschluss“ eines – dann nachfolgenden – Arbeitsverhältnisses mit einem anderen Arbeitgeber erforderlich ist.542 537

BAG, Urt. v. 12. 08. 1976 – 3 AZR 720/75, AP BGB § 630 Nr. 11. ErfK/Müller-Glöge, GewO § 109 Rn. 29. 539 BAG, Urt. v. 12. 08. 1976 – 3 AZR 720/75, AP BGB § 630 Nr. 11. 540 Dazu unter B.I.2.a). 541 Vgl. Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 55. 542 Dieses Problem stellt sich ohnehin nur unter der zweifelhaften Annahme, dass die Entscheidung über die Leistungs- und Verhaltensbeurteilung nicht „genauso gut“ durch einen Menschen getroffen werden kann. 538

212

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Gegen eine Gestattung nach Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO spricht überdies, dass die Entscheidung über die Erteilung des Arbeitszeugnisses ebenso wenig im Zusammenhang mit der „Erfüllung“ der Hauptleistungspflichten aus dem Arbeitsvertrag steht. Die Ausstellung eines Zeugnisses wird vielmehr bloß als Nebenpflicht geschuldet.543 Angesichts des insofern eindeutigen Wortlauts von Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO kann sich der Arbeitgeber also nicht auf die Erforderlichkeit einer automatisierten Entscheidung über die Erteilung eines Arbeitszeugnisses berufen. b) Einwilligung des ausscheidenden Arbeitnehmers Besondere Bedeutung könnte daher einer etwaigen Einwilligung des Arbeitnehmers zukommen (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO). Verlässt er das Unternehmen etwa aufgrund unüberbrückbarer persönlicher Differenzen zu seinem Arbeitgeber, könnte er Grund zu der Annahme haben, nicht gänzlich „objektiv“, d. h. unter Berücksichtigung sachfremder Erwägungen, beurteilt zu werden. Nach allgemeinen Regeln wäre es im Nachgang an die Ausstellung des Arbeitszeugnisses allerdings an ihm, vor Gericht den entsprechenden Gegenbeweis anzutreten.544 Eine automatisierte Leistungs- und Verhaltensbeurteilung könnte demnach gerade dem Interesse des Arbeitnehmers entsprechen, möglichst „unvoreingenommen“ beurteilt zu werden. Aus Gründen des Arbeitnehmerschutzes ist aber auch in diesem Zusammenhang anzuerkennen, dass eine Einwilligung in eine automatisierte Leistungs- und Verhaltensbeurteilung unter Umständen gerade nur deswegen erteilt wird, um nicht einer negativen Beurteilung („Fortschrittsverweigerer“) Vorschub zu leisten. Schließlich wird der Arbeitgeber mit der Installation eines entsprechenden Beurteilungssystems nicht selten gerade die Absicht verfolgen, die Objektivität der Beurteilung zu Gunsten der Arbeitnehmer zu fördern und dadurch beiderseitige Kosten (Personalaufwand, arbeitsgerichtliches Verfahren) zu reduzieren. Es scheint daher nicht völlig haltlos anzunehmen, dass ein gegenteiliges Ansinnen des Arbeitnehmers regelmäßig auf Unverständnis und Missgunst seitens des Arbeitgebers treffen wird, wodurch zwangsläufig ein unvorteilhafter Eindruck hinterbleibt. An einer freiwillig erteilten Einwilligung ist im Gegensatz zum paradigmatischen Fall der Einwilligung zu Beginn des Beschäftigungsverhältnisses jedoch nicht deshalb zu zweifeln, weil der Arbeitnehmer die Einwilligung im Hinblick auf die Begründung des Arbeitsverhältnisses (bzw. nach Begründung auf dessen Erhalt) erteilen wird.545 Das Ungleichgewicht zwischen den Arbeitsvertragsparteien drückt sich im Zeitpunkt der Zeugniserteilung vielmehr dahingehend aus, dass der Arbeitnehmer mit Blick auf seine berufliche Perspektive besonders sensible Zukunftsinteressen verfolgt. Er wird von einer Verweigerung der Einwilligung in diesen 543 544 545

BGH, Urt. v. 15. 05. 1979 – VI ZR 230/76, AP BGB § 630 Nr. 13 = NJW 1979, 1882. S. Düwell/Dahl, NZA 2011, 958, 960. Vgl. oben B.I.5.b).

B. Ausgewählte Fallgruppen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

213

Fällen somit einzig und allein deshalb absehen, um seinen Arbeitgeber nicht daran „zu erinnern“, welch unbequemer Mitarbeiter er zu sein pflegte. Dieselben Vorbehalte gegenüber einer „unvoreingenommenen“ Beurteilung durch den Arbeitgeber könnten den Arbeitnehmer jedoch gerade dazu veranlassen, eine automatisierte Beurteilung zu bevorzugen. Die Möglichkeit einer algorithmisch vermittelten Beurteilung könnte so aus seiner Sicht ein willkommenes Instrument darstellen, das Ungleichgewicht zwischen ihm und seinem Arbeitgeber zu korrigieren. Die algorithmisierte Beurteilung würde ihm mit anderen Worten die Aussicht auf eine „unabhängige“ Bewertung eröffnen, ohne dass er hierzu im Nachgang auf den Rechtsweg angewiesen wäre. Alles in allem sprechen zwar auch die Umstände der Zeugniserteilung nicht gänzlich dafür, grundsätzlich von einer freiwillig erteilten Einwilligung auszugehen. Nichtsdestotrotz sind aus den beschriebenen Gründen keine allzu hohen Anforderungen an den Nachweis der Freiwilligkeit zu stellen, um dem Arbeitnehmer den für ihn unter Umständen vorteilhaften Rückgriff auf eine automatisierte Zeugniserteilung nicht zu verunmöglichen. 3. Zwischenergebnis Die Entscheidung über die Ausstellung eines Arbeitszeugnisses unterfällt dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Die ausschließlich automatisierte Zeugniserteilung ist – über ihre (bisherige) Formwidrigkeit hinaus – weder für den Abschluss noch die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich (Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO). Eine Einwilligung in die Algorithmisierung der Zeugniserteilung ist möglich, sofern der Arbeitnehmer die Einwilligung freiwillig erteilt hat (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO). Bei der Beurteilung der Freiwilligkeit ist insbesondere der Umstand zu berücksichtigen, ob der ausscheidende Arbeitnehmer etwa aufgrund persönlicher Differenzen zum Arbeitgeber ein besonderes Interesse an einer algorithmisch vermittelten Beurteilung hegt.

VI. Zwischenergebnis Die Vorgaben des Art. 22 DSGVO setzen dem Ansinnen des Arbeitgebers, betriebliche Entscheidungsprozesse algorithmischen KI-Systemen zu überantworten, enge Grenzen. Die Automatisierung klassischer Arbeitgeberentscheidungen in der Sache scheitert regelmäßig daran, dass diese weder für den Abschluss noch für die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich ist. Eine Ausnahme ist etwa bei Einstellungsentscheidungen zu machen, sofern der Arbeitgeber mit betriebsuntypisch hohen oder konstant sehr hohen Bewerberzahlen konfrontiert ist und deshalb die Entscheidung über die Einstellung nicht mehr ohne Rückgriff auf technische Vorverfahren treffen kann. Ein vergleichbares Bedürfnis kann nach Maßgabe der spe-

214

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

zifischen betrieblichen Ausrichtung auch für die Erteilung typischer Weisungen bestehen. Darüber hinaus kann die Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen in aller Regel nicht auf die Einwilligung des Arbeitnehmers gestützt werden. Die Erteilung der Einwilligung setzt Freiwilligkeit voraus, an deren Nachweis nach der gesetzlichen Würdigung des strukturellen Ungleichgewichts zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer hohe Anforderungen zu stellen sind. Allein in Ausnahmefällen eines besonderen Interesses des Beschäftigten kann es dem Arbeitgeber gelingen, diese Vermutung zu widerlegen.546

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen Angesichts des beschränkten Spielraums einer vollständigen Automatisierung arbeitgeberseitiger Entscheidungsprozesse könnte eine vielversprechende Alternative darin bestehen, wenigstens i. R. d. Entscheidungsvorbereitung auf KI-Systeme zurückzugreifen. Die Entscheidung in der Sache (Einstellung, Beförderung, Kündigung, Abmahnung etc.) würde nach wie vor in den Händen des Arbeitgebers verbleiben, ohne dass dieser aber, so die Vorstellung, substantielle Nachteile im Hinblick auf seine Informiertheit zu befürchten hätte. Im Idealfall würde ihm der Rückgriff auf entscheidungsvorbereitende KI-Analysen dieselben umfassenden Einsichtsmöglichkeiten verschaffen, über die auch ein Entscheidungssystem verfügen würde.547 Derartige Erwägungen setzen voraus, dass die automatisierte Vorbereitung einer Entscheidung – anders als diese – selbst nicht von der Verbotswirkung des Art. 22 DSGVO und seinen strengen Erlaubnissätzen erfasst wird. Dem hiesigen Abschnitt soll dies Anlass sein, Zulässigkeit und Grenzen der KI-gestützten Entscheidungsvorbereitung im Einzelnen nachzuzeichnen. Zur Veranschaulichung sollen diese Überlegungen beispielhaft an den algorithmischen Verfahren der sog. People Analytics konkretisiert werden. In einem ersten Schritt wird sich die Arbeit daher um eine Präzisierung des Untersuchungsgegenstandes bemühen (I.). Im Anschluss hieran widmet sich die Untersuchung den Rahmenbedingungen automatisierter Datenverarbeitungen nach Maßgabe von § 31 BDSG (II.) und § 26 BDSG (III.), ehe dessen Zusammenspiel mit Art. 22 DSGVO ausgeleuchtet werden soll (IV.). Der Abschnitt schließt mit einer Einschätzung der prozessualen Bedeutung von Ergebnissen entscheidungsvorbereitender KI-Systeme (V.). 546

Vor diesem abschließenden Hintergrund ist dem Eindruck entgegenzutreten, der sich offenbar in Teilen des Schrifttums gefestigt hat, wonach die Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO „leicht“ zu erfüllen seien; s. etwa Körner, NZA 2019, 1389, 1393; dagegen aber Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 38. 547 Zu den Voraussetzungen der Entwicklung von Big Data-Analysen s. Gausling, PinG 2019, 61, 64 ff.; Hamann/Haußmann, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 6 Rn. 76 ff.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

215

I. Präzisierung des Untersuchungsgegenstandes 1. Ausgangspunkt: Verarbeitung personenbezogener Daten Kennzeichnend für die Vorbereitung einer Arbeitgeberentscheidung ist die Ermittlung der für die jeweilige Entscheidung maßgeblichen Parameter. Um eine verständige Einstellungsentscheidung zu treffen, benötigt der Personalleiter Informationen über die Qualifikation und den beruflichen Werdegang des Bewerbers.548 Für die Entscheidung über die Neubesetzung einer Stelle in einem ausländischen Betrieb wird der Arbeitgeber Einsicht in das Sprachniveau potentieller Kandidaten einfordern.

Die der Entscheidung in der Sache zugrunde liegenden Kriterien (Qualifikation, Fertigkeiten, zeitliche Verfügbarkeit etc.) betreffen Einzelangaben über den von der Entscheidung betroffenen Arbeitnehmer. Bei der Ermittlung der Entscheidungsgrundlage wird mit anderen Worten auf Informationen zurückgegriffen – bzw. werden Informationen (Bewertungen) generiert549 –, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen. Der Vorbereitung einer Entscheidung gegenüber einem Arbeitnehmer liegen somit personenbezogene Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 1 Hs. 1 DSGVO zugrunde.550 Die Methoden ihrer Ermittlung bzw. Auswertung im Zusammenhang der Vorbereitung von Arbeitgeberentscheidungen können vielfältige Formen annehmen. Sie betreffen – in Anknüpfung an Art. 4 Nr. 2 DSGVO – etwa das Erheben bzw. Erfassen von Bewerberdaten, ihre Organisation sowie Speicherung und ggf. ihre Anpassung in einem automatisierten Personalinformationssystem. Sie betreffen weiter das Auslesen und Abfragen bestimmter Leistungsparameter, allgemein: ihre zweckgerichtete Verwendung, etwa durch Abgleich mit Anforderungsprofilen, sowie zuletzt ggf. ihre Löschung oder Vernichtung. Die Vorbereitung einer Arbeitgeberentscheidung unter Nutzung personenbezogener Daten ist mithin als Verarbeitung i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO einzuordnen. 2. Entscheidungsvorbereitung durch People Analytics Aufgabe der hiesigen Überlegungen soll freilich nicht sein, die allgemeinen Rahmenbedingungen arbeitgeberseitiger Datenverarbeitungen, wie etwa der Erhebung personenbezogener Daten gegenüber Bewerbern und Beschäftigten, abstrakt 548 Vgl. dazu etwa BAG, Urt. v. 12. 02. 1970 – 2 AZR 184/69, AP BGB § 123 Nr. 17 = NJW 1970, 1565; BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, BDSG § 26 Rn. 75. 549 Dass es sich bei aus personenbezogenen Eingangsdaten ermittelten Ausgangsdaten ebenso um personenbezogene Daten handeln kann, erkennt auch der Verordnungsgeber mit Blick auf Verarbeitungen, „die zu unrichtigen personenbezogenen Daten führen“ (ErwG. 71, S. 6); s. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 125 f.; vgl. auch Götz, Personalmanagement, 172. 550 Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1590 f.; s. aber auch Nebel, ZD 2018, 520, 524, die auf das Zusammenfallen von personenbezogenen und nicht-personenbezogenen Daten im Zusammenhang von Big Data-Analysen hinweist.

216

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

auszuloten.551 Ebenso wenig soll es an dieser Stelle vorrangig um die Zulässigkeit spezifischer Erhebungsmethoden552 oder die Rechtmäßigkeit einzelner Überwachungstechniken553 gehen. Im Mittelpunkt dieses Abschnitts steht vielmehr der Akt der Entscheidungsvorbereitung unter Einsatz algorithmischer Systeme. Diese befähigen den Arbeitgeber, bestimmte, traditionell dem Menschen zugewiesene Handlungsschritte der Entscheidungsvorbereitung spezifischen KI-Verfahren zu überantworten. Derartige Analyseverfahren werden unter dem Begriff der People Analytics zusammengefasst.554 Der Begriff der People Analytics steht stellvertretend für die zielgerichtete Nutzung von Daten und Datenanalysen zur Entscheidungsfindung im Personalwesen.555 Gemeint ist die evidenzbasierte Unterstützung von personalbezogenen Entscheidungen auf Grundlage algorithmisch gewonnener Korrelationsergebnisse.556 Gegenstand der Betrachtung ist somit eine spezielle Form der Auswertung, d. h. eine besondere Art der Verwendung personenbezogener Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO im Vorfeld arbeitsrechtlicher Entscheidungen.557 Zentrales Analyseobjekt im Rahmen von People Analytics ist der Arbeitnehmer als Individuum oder als Teil einer Gruppe, wie etwa in Projektteams oder Abteilungen.558 Alternativ kann auch das menschliche Verhalten im Unternehmen als Ganzes Gegenstand des Verfahrens sein.559 Von besonderem Interesse sind dabei die variierenden Eigenschaften der Arbeitnehmer (wie etwa Alter, Betriebszugehörigkeit, Ziele, Einstellungen, Bildungsstand, Wissen und Fähigkeiten), ihr Arbeitsumfeld (Aufgaben, Stellenbeschreibung, Weiterbildung, Personalmaßnahmen),

551

Ausf. dazu Däubler, Gläserne Belegschaften, § 5 Rn. 182 ff. und § 6 Rn. 253 ff. Zur Frage der Datenerhebung in sog. sozialen Netzwerken s. Gola, NZA 2019, 654 ff.; Dzida, NZA 2017, 541, 544 f.; zur Durchführung sog. Pre Employment- bzw. MitarbeiterScreenings s. Schwarz, ZD 2018, 353, 354 ff.; Aszmons/Raben/Reimers, DB 2018, 1593, 1593 ff.; Asgari, DB 2017, 1325, 1326 ff.; zu Talentmanagement-Verfahren Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2741 ff. 553 Dazu etwa Däubler, NZA 2017, 1481, 1483 ff.; Kort, RdA 2018, 24, 25 ff. 554 Ausf. Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 111 ff.; Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 107 ff.; aus dem rechtswissenschaftlichen Schrifttum: Holthausen, RdA 2021, 19, 20; Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 74 ff.; Maschmann, BB 2019, 628, 635; Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1589 f.; Dzida, NZA 2017, 541, 542; ders., BB 2018, 2677, 2682; ders./Groh, ArbRB 2018, 179, 180. 555 Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 108. 556 Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 113 f. 557 Eingehend zum Personenbezug Götz, Personalmanagement, 88 ff. 558 Werden personenbezogene Daten auf Abteilungsebene aggregiert, ohne dass der einzelne Arbeitnehmer identifiziert werden kann, fehlt es am Personenbezug; im Einzelnen Götz, Personalmanagement, 76 ff. Das gilt dann nicht, wenn der Überwachungsdruck wertungsmäßig auf den Einzelnen „durchschlägt“, vgl. hierzu BAG, Beschl. v. 26. 07. 1994 – 1 ABR 6/94, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 26 = NZA 1995, 185. 559 Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 108 (auch zum Folgenden). 552

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

217

Arbeitsergebnisse sowie der Unternehmenserfolg.560 Zweck von People Analytics ist neben der Beschreibung des jeweiligen Analyseobjekts allen voran die Prognose künftiger Ereignisse und Entwicklungen sowie die Ableitung von Handlungsimplikationen aus den zuvor algorithmisch generierten Ergebnissen.561 Nach Maßgabe ihres jeweiligen Zwecks lassen sich People Analytics mithin in drei Wirkrichtungen betreiben: deskriptiv, prädikativ und präskriptiv.562 a) Deskriptive Verfahren Deskriptive Verfahren sind auf die Ermittlung und Darstellung des Ist-Zustands ausgerichtet.563 Durch die Verarbeitung einzelner Daten sollen deskriptive Verfahren das Analyseobjekt in seiner gegenwärtigen Verfassung näher beschreiben. Beispiel: Im Zusammenhang des Bewerbungsverfahrens führt der Arbeitgeber mit aussichtsreichen Kandidaten automatisierte Sprachanalysen564 unter Anwendung linguistischer, psychologischer und kommunikationsbezogener Verfahren durch. Ziel dieser Maßnahme ist es, Aufschluss über einzelne Persönlichkeitsmerkmale, wie etwa Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit, Belastbarkeit oder Verantwortungsbereitschaft, zu gewinnen.565

b) Prädikative Verfahren Über den Ist-Zustand hinaus treffen prädikative Verfahren Aussagen über die (potentielle) Entwicklung des individuellen Arbeitnehmers.566 Derartige Prognosen basieren auf statistischen Schätzungen, die auf Grundlage korrelativer Muster generiert wurden.567 Die angewendeten Muster wiederum basieren auf der algorithmischen Auswertung großer Datenmengen über das bisherige Verhalten des jeweiligen Analyseobjekts bzw. vergleichbarer Analyseobjekte.568 Prädikativen Analysen liegt bei alldem die Annahme zugrunde, dass die Wahrscheinlichkeit, 560

Dazu auch Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1589. Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 108. 562 Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 124. 563 Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 124. 564 Dazu Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 549 ff., 1136 ff.; Betz, ZD 2019, 148, 148 ff. 565 Neben derartigen „mehrdimensionalen“ Testverfahren existieren typologische Testverfahren, die Bewerber anhand ihrer Antworten bestimmten Persönlichkeitsmustern zuordnen, vgl. Bausewein, ZD 2014, 443, 444. 566 Der Anwendungsbereich prädikativer People Analytics geht weit über die personenbezogene Einzelprognose hinaus und betrifft je nach Operation das ganze Unternehmen; vgl. etwa das SAP-Beispiele zur Personalplanung bei Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 119 f. 567 Vgl. Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 112 f.: „Fortschreibung der Zukunft auf Grundlage des Vergangenen“. 568 S. auch Dreyer, in: Hoffmann-Riem (Hrsg.), Big Data – Regulative Herausforderungen, 135. 561

218

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

wonach ein bestimmtes Merkmal auf den Einzelfall zutrifft, aus einer Teilmenge der Gesamtheit der Einzelfälle und deren Merkmale erschlossen werden kann.569 Beispiel: Der Arbeitgeber setzt ein automatisiertes System ein, das unter Berücksichtigung großer Datenmengen über betriebsinternes Fehlverhalten in der Vergangenheit personenbezogene Prognosen darüber aufstellt, welche Arbeitnehmer sich als besonders anfällig für ein vertragswidriges Verhalten erweisen könnten.

c) Präskriptive Verfahren Präskriptiven Verfahren ist gemein, dass sie auf Grundlage deskriptiver und prädikativer Verfahren verschiedene Handlungsoptionen ausloten und unter Berücksichtigung algorithmisch vermittelter Handlungsmaximen bestimmte Handlungsempfehlungen aussprechen.570 Die endgültige Entscheidung in der Sache wird vom menschlichen Entscheidungsträger getroffen. Beispiel571: Der Arbeitgeber nutzt eine Software für die Personalverwaltung. In einem Modul der Software werden die Beschäftigten unter Berücksichtigung ihres bisherigen beruflichen Fortkommens automatisch den Kategorien „hohes Potential“, „förderungswürdig“ und „keine Zukunftsausschichten“ zugeordnet.572 In Bezug auf die letzte Kategorie spricht die Software die Empfehlung aus, eine Beendigung des Arbeitsverhältnisses ins Auge zu fassen.

II. Rechtsgrundlage § 31 BDSG 1. Überblick Als besonderer Fall der Verarbeitung personenbezogener Daten ist der Einsatz von People Analytics rechtfertigungsbedürftig (vgl. Art. 5 Abs. 1 lit. a DSGVO). Als Rechtfertigungstatbestände kommen neben der – im Hinblick auf ihre Freiwilligkeit und operationale Verlässlichkeit wenig überzeugenden – Einwilligung der Arbeitnehmer573 allen voran mitgliedstaatlich umgesetzte Öffnungsklauseln in Betracht. Maßstab für die Beurteilung der Zulässigkeit von People Analytics könnten demgemäß die spezifischen Bestimmungen des § 31 Abs. 1 BDSG sein. Hierfür spricht, dass die Vorschrift den besonderen Fall des „Scoring“ aufgreift und ihm 569 Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 124: Dabei wird angenommen, dass die Genauigkeit einer Prognose bestimmter Merkmale zunimmt, je größer die Teilmenge der analysierbaren Fälle ist. 570 Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 124. 571 Nach Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429; ders., Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 18. 572 Vgl. hierzu auch Isson/Harriott, People Analytics, 48 f. 573 Die unter B.I.5. aufgeführten Einwände gelten hier entsprechend, sodass von einer Darstellung abgesehen wird.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

219

dadurch gesetzliche Anerkennung zuteil werden lässt. Danach ist die Verwendung eines „Wahrscheinlichkeitswerts über ein bestimmtes zukünftiges Verhalten“ zum Zweck der Entscheidung über die Begründung, Durchführung oder Beendigung eines Vertragsverhältnisses nur unter Einhaltung bestimmter Verfahrensvorschriften zulässig. Insbesondere müssen die zur Berechnung des Wahrscheinlichkeitswertes genutzten Daten für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit des Verhaltens erheblich sein (Nr. 2). Die Erheblichkeit muss unter Zugrundelegung eines wissenschaftlich anerkannten mathematisch-statistischen Verfahrens nachweisbar sein.

2. Anwendbarkeit im Arbeitsverhältnis Klärungsbedürftig ist – ungeachtet der grundlegenden Zweifel an ihrer Vereinbarkeit mit europäischem Recht574 –, ob die Vorschrift des § 31 BDSG für das Arbeitsrecht überhaupt Wirkung entfaltet.575 Diese Bedenken gründen zwar nicht auf § 31 Abs. 2 BDSG, der ausweislich seiner weitergehenden Voraussetzungen („soweit die Voraussetzungen nach Absatz 1 vorliegen und nur solche Forderungen“) nur für den besonderen Fall der Verwendung eines ermittelten Wahrscheinlichkeitswertes über die „Zahlungsfähig- und Zahlungswilligkeit“ gilt.576 Doch gibt der Titel des § 31 BDSG Aufschluss darüber, dass der Gesetzgeber hierbei lediglich den „Schutz des Wirtschaftsverkehrs bei Scoring und Bonitätsauskünften“ vor Augen hatte.577 Nach der Gesetzesbegründung verfolgt § 31 BDSG den Zweck, „Verbraucher vor Überschuldung zu schützen“, was „sowohl im Interesse der Verbraucher selbst als auch der Wirtschaft“ liegt.578 Anliegen des § 31 BDSG ist, so der Gesetzgeber, die „Ermittlung der Kreditwürdigkeit und die Erteilung von Bonita¨ tsausku¨ nften [als] das Fundament des deutschen Kreditwesens und damit auch der Funktionsfähigkeit der Wirtschaft“. Neben diesen teleologischen Bedenken ist überdies anzuerkennen, dass § 31 Abs. 1 BDSG letztlich überhaupt keine materiellen Zulässigkeitsvoraussetzungen für die der Verwendung des Wahrscheinlichkeitswertes zugrunde liegende579 Verarbeitung normiert.580 Die Datenverarbeitung muss im Gegenteil (zunächst) den „Vorschriften des Datenschutzrechts“ genügen (§ 31 Abs. 1 Nr. 1 BDSG). Dies 574

Was an dieser Stelle nicht ausgeführt werden soll, s. nur die umfassende Streitdarstellung bei Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, § 31 Rn. 41 ff. 575 Bejahend Culik, Beschäftigtendatenschutz, 253; abl. Götz, Personalmanagement, 169. 576 Ebenso Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 222; insofern zutr. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 252; s. dagegen Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2747. 577 Auch Rudkowski, NZA 2019, 72, 75; Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2747; a. A. Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 222. 578 BT-Drs. 18/11325, S. 101. 579 Wie Martini, Blackbox Algorithmus, 176, zutr. hervorhebt, ist auch die „Verwendung“ Bestandteil der „Verarbeitung“ i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO. 580 Vgl. Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, § 31 Rn. 8; Gola/Heckmann/Lapp, BDSG, § 31 Rn. 9.

220

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

bedeutet nichts anderes, als dass die Zulässigkeit von People Analytics nach den allgemeinen datenschutzrechtlichen Bestimmungen zu bemessen ist.581

III. Rechtsgrundlage § 26 BDSG 1. Überblick Anknüpfungspunkt für die datenschutzrechtliche Beurteilung von People Analytics könnte demnach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG sein. Hiernach dürfen personenbezogene Daten von Beschäftigten für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses u. a. verarbeitet werden, wenn dies für die Entscheidung über die Begründung eines Beschäftigungsverhältnisses oder für dessen Durchführung oder Beendigung erforderlich ist.582 Abweichend hiervon schreibt § 26 Abs. 3 S. 1 BDSG vor, dass die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten i. S. d. Art. 9 Abs. 1 DSGVO für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses nur zulässig ist, wenn sie zur Ausübung von Rechten oder zur Erfüllung rechtlicher Pflichten aus dem Arbeitsrecht, dem Recht der sozialen Sicherheit und des Sozialschutzes erforderlich ist. Das gilt jedoch wiederum nur dann, wenn kein Grund zu der Annahme besteht, dass das schutzwürdige Interesse des Beschäftigten an dem Ausschluss der Verarbeitung überwiegt. Gemäß § 26 Abs. 4 S. 1 BDSG (i. V. m. Art. 88 Abs. 1 DSGVO) ist eine Verarbeitung, einschließlich besonderer Kategorien personenbezogener Daten (Art. 9 Abs. 2 lit. b DSGVO),583 darüber hinaus auch auf Grundlage von „Kollektivvereinbarungen“ zulässig. Dies umfasst in erster Linie Betriebsvereinbarungen, wie ErwG 155 ausdrücklich hervorhebt. § 26 Abs. 4 S. 2 BDSG stellt ferner klar, dass die Verhandlungspartner bei der Aufstellung der Betriebsvereinbarung den in Art. 88 Abs. 2 DSGVO festgeschriebenen Vorgaben zu genügen haben.584 Im Übrigen gilt es zu beachten, dass Art. 88 Abs. 1 DSGVO lediglich den Erlass „spezifischerer“585 Regelugen erlaubt. Das bedeutet zwar nicht, dass die Regelungsbefugnis der Verhandlungspartner auf den Erlass von Bestimmungen „in den Grenzen dieser Verordnung“ (Art. 82 Abs. 1 KomE) bzw. „im Einklang mit den Regelungen dieser Verordnung“ (Art. 82 Abs. 1 ParlE) beschränkt ist.586 Gleichwohl 581

Allgemein Krämer, NJW 2020, 497, 498 f. Vgl. noch zur alten Rechtslage Thüsing, NZA 2009, 865, 866 ff. 583 Vgl. BT-Drs. 18/11325, S. 97. 584 Hierzu Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 174 ff.; Körner, NZA 2019, 1389, 1389: Art. 88 Abs. 2 DSGVO entspricht materiell § 75 Abs. 2 BetrVG. 585 Eingehend Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 52 ff.; krit. gegenüber der komparativen Formulierung Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 78 ff. 586 Hierzu Körner, NZA 2019, 1389, 1389; dies., Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 53 f; Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 91 ff. 582

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

221

gibt die Begrenzung auf den Erlass bloß „spezifischerer“ Bestimmungen zu verstehen, dass die Vorgaben der DSGVO jedenfalls587 Mindestbedingungen darstellen, die eine Absenkung des gesetzlichen Schutzniveaus zum Nachteil der Beschäftigten nicht zulassen.588 Aus diesem letztgenannten Grund will sich die Untersuchung auf die Prüfung des gesetzlichen Maßstabs beschränken und eine Rechtfertigung auf Grundlage von Betriebsvereinbarungen aussparen. 2. Begriff des Beschäftigten Inwieweit die Vorgaben des § 26 BDSG für People Analytics fruchtbar gemacht werden können, hängt von der Bestimmung seines Anwendungsbereichs ab. Die bereichsspezifischen Regelungen des § 26 BDSG gelten lediglich für das „Beschäftigungsverhältnis“. Die Ausrichtung am Beschäftigungsverhältnis macht es erforderlich, zu ermitteln, welche Formen und Stadien der Beschäftigung (in einem weit verstandenen Sinne) hiervon umfasst werden.589 Während der Verordnungsgeber den Begriff der Beschäftigung nicht weiter konkretisiert,590 erstreckt § 26 Abs. 8 S. 1 BDSG den persönlichen Anwendungsbereich des § 26 BDSG allen voran auf (Leih-)591Arbeitnehmer (Nr. 1). Ebenso erfasst sind zu ihrer Berufsausbildung Beschäftigte (Nr. 2) sowie arbeitnehmerähnli587 Eingehend Klösel/Mahnhold, NZA 2017, 1428, 1430 f.; für eine „Vollharmonisierung“ insbesondere unter Berücksichtigung anderer Öffnungsklauseln der DSGVO hingegen Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 111 ff., 156 ff.; ebenso Franzen, EuZA 2017, 313, 344 f.: lediglich Konkretisierung, nicht Verschärfung oder Reduzierung des Schutzniveaus zulässig; auch Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 18; ferner Dzida/ Grau, DB 2018, 189, 193; Wybitul, NZA 2017, 413, 413 f.; vgl. auch schon zu Art. 7 DSRL EuGH, Urt. v. 24. 11. 2011 – C-468, 469/10 (Asociación National), NZA 2011, 1409, 1410 Rn. 29; dem folgend BAG, Urt. v. 29. 06. 2017 – 2 AZR 597/16, AP BGB § 626 Nr. 262 = NZA 2017, 1179, 1183 Rn. 36; eine Vollharmonisierung abl. Heuschmid, SR 2019, 1, 3 f. 588 Körner, NZA 2019, 1389, 1390; dies., Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 55 f.; dies., NZA 2016, 1383, 1383; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 102 ff.; Paal/Pauly/Paal, DSGVO/ BDSG, Art. 88 Rn. 4; Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1082: Art. 88 Abs. 2 normiert einzuhaltendes Schutzniveau; dies., NZA 2016, 665, 666; a. A. insbesondere BeckOK DatenschutzR/ Riesenhuber, BDSG § 26 Rn. 54 und DSGVO Art. 88 Rn. 67 ff. 589 Zum Verständnis unter der DSGVO allgemein Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 166 ff. 590 Aus der umfangreichen, gleichwohl bloß beispielhaften („insbesondere“) Aufzählung des Art. 88 Abs. 1 DSGVO und der Berücksichtigung nicht unmittelbar mit dem Arbeitsverhältnis verbundener Zwecke (bspw. „Schutz des Eigentums“) wird deutlich, dass der Begriff des „Beschäftigungskontextes“ weit zu verstehen ist; ausf. Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext, 171 ff.; Franzen, EuZA 2017, 313, 348 f.; zum Begriff des „Kontexts“ Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 51 ff. Nicht zuletzt die Beachtlichkeit der Bewerbungsphase („Einstellung“) gibt zu verstehen, dass der Begriff des Beschäftigungskontexts deutlich weiter geht als der des Beschäftigungsverhältnisses; s. auch ebenso Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1083. 591 Krit. Tinnefeld/Conrad, ZD 2018, 391, 396.

222

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

che Personen (Nr. 6).592 Als Beschäftigte gelten darüber hinaus auch Bewerber und Personen, deren Beschäftigungsverhältnis beendet ist (§ 26 Abs. 8 S. 2 BDSG).593 Für die Zwecke dieser Untersuchung stellt sich ferner die Frage, ob hiervon auch solche Personen umfasst werden, die sich zwar nicht selbst beim Arbeitgeber beworben haben, sondern von diesem im Rahmen eines sog. Active Sourcing594 nach Auswertung der in sozialen Netzwerken595 zugänglichen Daten kontaktiert werden. Hierfür spricht, dass Art. 88 Abs. 1 DSGVO die Öffnung erklärtermaßen gerade auch auf die Phase der „Einstellung“ erstreckt. Voraussetzung der Einstellung ist die gezielte Ansprache des potentiellen Vertragspartners. Diese Ansprache kann sowohl vom Arbeitnehmer ausgehen (Bewerbung),596 aber auch durch eine gezielte Kontaktaufnahme des Arbeitgebers erfolgen.597 Kommt es zu einer gezielten Kontaktaufnahme, etwa durch eine sog. private Nachricht in sozialen Netzwerken („aktives Vorgehen“)598, wird ein vorvertragliches Vertrauensverhältnis begründet (§ 311 Abs. 2 BGB).599 Der Vertrauensschutz des Kontaktierten soll hiernach unter datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten nicht hinter dem eines Festangestellten zurückstehen.600 Durch die gezielte Kontaktaufnahme des Arbeitgebers wird die betroffene Person somit zu einem Bewerber, dessen personenbezogene Daten nur unter den Voraussetzungen des § 26 BDSG verarbeitet werden dürfen.601 Beschränkt sich das Active Sourcing hingegen auf bloße Recherchetätigkeiten, fehlt es an einem solchen Anbahnungsverhältnis.602 3. Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses a) Grundsatz der Zweckbindung Grundvoraussetzung für die Anwendbarkeit von § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG auf entscheidungsvorbereitende People Analytics ist weiter, dass die hiervon betroffenen 592 Eine Regelungskompetenz der Mitgliedstaaten abl. Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 49. 593 Wird nachfolgend nicht näher differenziert, sollen diese ebenfalls gemeint sein. 594 Eingehend Gola, NZA 2019, 654 ff. 595 Zur Abgrenzung zwischen „berufsorientierten“ und „freizeitorientierten“ Netzwerken s. Bissels/Ziegelmayer/Kiehn, BB 2013, 2869, 2870 ff.; auch Aszmons/Raben/Reimers, DB 2018, 1593, 1594; Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2744; Dzida, NZA 2017, 541, 544 f. 596 Vgl. BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 314 Rn. 32: Bewerber ist „nur derjenige, der sein Interesse für einen konkreten Arbeitsplatz bekundet“ (dort mit Blick auf § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG). 597 BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, DSGVO Art. 88 Rn. 56. 598 Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2743. 599 Gola, NZA 2019, 654, 654. 600 Culik, Beschäftigtendatenschutz, 140 f. 601 Entgegen Culik, Beschäftigtendatenschutz, 141. 602 Gola, NZA 2019, 654, 656 f. (vgl. auch die Nachweise in 3. Teil, Fn. 209).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

223

personenbezogenen603 Daten „für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses“ verarbeitet werden. Die enge Ausrichtung an den Zwecken des Beschäftigungsverhältnisses folgt dem Grundsatz der Zweckbindung gemäß Art. 5 Abs. 1 lit. b DSGVO.604 Danach müssen personenbezogene Daten für im Vorhinein festgelegte, eindeutige und legitime Zwecke erhoben werden und dürfen nicht in einer mit diesen Zwecken nicht zu vereinbarenden Weise weiterverarbeitet werden (Art. 5 Abs. 1 lit. b Hs. 1 DSGVO).605 KI-Analysen wie People Analytics dürfen mit anderen Worten nicht von dem festgelegten Zweck der Erhebung abweichen, ohne dass sich diese Abweichung als noch mit dem ursprünglichen Zweck „vereinbar“606 erweist.607 Die Nutzung von People Analytics außerhalb ihrer jeweiligen ursprünglichen Zweckbestimmung ist daher – vorbehaltlich der Einwilligung des betroffenen Arbeitnehmers608 – unzulässig.609 b) Zweckbestimmung von People Analytics Die Regelung des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG lässt eine Verarbeitung personenbezogener Daten nur zu, sofern dies für die Entscheidung über die Begründung eines Beschäftigungsverhältnisses, für dessen Durchführung oder dessen Beendigung erforderlich ist. Die Datenverarbeitung muss, anders gewendet, in einem konkreten Zusammenhang zur Begründung, Durchführung oder Beendigung eines Beschäftigungsverhältnisses stehen.610 An einem solchen Zusammenhang fehlt es etwa dann, wenn die Auswertung personenbezogener Daten bloß zum Zweck der Optimierung 603 Die Möglichkeit der Entpersonalisierung von Daten für die Vorbereitung unternehmerischer, d. h. den Arbeitnehmer nicht unmittelbar persönlich betreffender, Entscheidungen soll mit Blick auf den Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ausgeklammert werden (zu den Methoden der Reduzierung des Personenbezugs Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 74 f.). Werden Daten aggregiert erhoben (vgl. 3. Teil, Fn. 566), ohne dass der Arbeitnehmer individualisierbar ist, und trifft der Arbeitgeber daraufhin die Entscheidung, einen Betriebsteil zu schließen und den Arbeitnehmer mangels Beschäftigungsbedarf aus betrieblichen Gründen zu kündigen, liegt hierin keine automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten, die rechtliche Wirkung für die betreffenden Arbeitnehmer zeitigt. 604 Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 17. 605 Zum legislativen Hintergrund Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 2 Rn. 5. 606 Zur „Kompatibilität“ von Sekundärzwecken s. Werkmeister/Brandt, CR 2016, 233, 237 f.; Albrecht, CR 2016, 88, 91 f. 607 Krit. mit Blick auf den grundsätzlich zweckoffenen Ansatz von Big Data-Analysen Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1589; ähnlich Maschmann, BB 2019, 628, 635; Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 37; dagegen Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 75. 608 Vgl. oben B.I.5. 609 Ausf. Culik/Döpke, ZD 2017, 226, 228 ff., dort zu Big Data-Anwendungen im Allgemeinen; Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 17; ders., in: Maschmann, Total Compensation, Kap. 16 II. Rn. 50. 610 Vgl. noch zu § 32 Abs. 1 S. 1 a. F. BAG, Urt. v. 17. 11. 2016 – 2 AZR 730/15, AP § 626 Unkündbarkeit Nr. 15 = NZA 2017, 394, 396 Rn. 30.

224

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

betrieblicher Abläufe, wie etwa der organisatorischen Umstrukturierung von Abteilungen, durchgeführt wird.611 Zwar wirkt sich eine derartige Analyse im weitesten Sinne auch auf die Begründung, Durchführung oder Beendigung von Beschäftigungsverhältnissen aus. Doch liegt ihr eigentlicher Zweck nicht in der Vorbereitung einer konkreten Entscheidung gegenüber dem einzelnen Arbeitnehmer, sondern in der betrieblichen Organisation, die allenfalls mittelbar die Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses betrifft. In einem solchen Fall ist vielmehr auf die (allgemeine) Rechtsgrundlage des Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO zurückzugehen.612 Hiernach ist die Datenverarbeitung zulässig, wenn sie zur Wahrung der berechtigten Interessen des Arbeitgebers erforderlich ist. Das gilt allerdings nur, sofern nicht die Interessen (oder Grundrechte und Grundfreiheiten) des Arbeitnehmers überwiegen. aa) Begründung und Beendigung des Beschäftigungsverhältnisses Dieser Befund soll freilich nicht den Eindruck erwecken, dass § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG auf People Analytics unter keinen Umständen Anwendung findet.613 Ein Rückgriff auf § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG ist etwa dann gestattet, wenn das betriebliche Analysesystem darauf konditioniert wird, Daten über Krankheitszeiten der Mitarbeiter zu erfassen,614 um unter Anwendung mathematisch-statistischer Methoden personenbezogene Prognosen über künftige krankheitsbedingte Störungen des Arbeitsverhältnisses zu generieren. Ziel dieses prädikativen Verfahrens ist erkennbar die Ermittlung einer negativen Prognose, die im Rahmen einer etwaigen Kündigungsentscheidung zum Tragen kommen soll. Der Einsatz eines derartigen Analyseverfahrens ist auf die Beendigung des Beschäftigungsverhältnisses und damit auf einen von § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG anerkannten Zweck gerichtet. Gleichermaßen nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG zu beurteilen ist die Auswertung der vom Bewerber durch seine Bewerbung zur Verfügung gestellten Informationen (Qualifikation, Kenntnisse, Erfahrungen, Beurteilungen etc.)615 zum Zwecke der Erstellung eines Bewerberprofils. Ein solch deskriptives Verfahren steht im unmittelbaren Zusammenhang mit der Entscheidung über die Begründung eines Beschäftigungsverhältnisses und wird damit für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses eingesetzt. Anders ist bspw. zu entscheiden, wenn der Arbeitgeber zunächst von sich aus im Wege des Active Sourcing öffentlich verfügbare Daten potentieller 611

Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1592 (auch zum Folgenden); ebenso Rudkowski, NZA 2019, 72, 73; Maschmann, BB 2019, 628, 635; ähnlich Bissels/Meyer-Michaelis/Schiller, DB 2016, 3042, 3045. 612 Ausf. Götz, Personalmanagement, 61; s. auch Maschmann, BB 2019, 628, 635. 613 Wie hier Rudkowski, NZA 2019, 72, 73: „eine Frage ihrer Zielsetzung“. 614 Grundlegend zur Zulässigkeit der Erfassung von Fehlzeiten BAG, Beschl. v. 11. 03. 1986 – 1 ABR 12/84, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 14 = NZA 1986, 526, 528. 615 Werden diese vom Bewerber ungefragt bereitgestellt, ist erst in ihrer Auswertung eine Verarbeitung personenbezogener Daten zu erblicken, s. Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 27.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

225

Kandidaten erhebt und zum Gegenstand einer Talentsuche macht. In diesem Fall besteht noch kein unmittelbarer Bezug zur Begründung des Beschäftigungsverhältnisses, Rechtsgrundlage ist vielmehr Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO.616 bb) Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses (1) Hauptleistungspflichten Abseits solch statusbezogener Zwecke versprechen People Analytics ihre Vorzüge auch in der Auswertung täglich anfallender Daten im Zuge der Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses zu entfalten. Mit dem Begriff der „Durchführung“ wird neben der Erfüllung der gegenseitigen Pflichten aus dem Arbeitsverhältnis auch die Wahrnehmung der sich hieraus ergebenen Rechte angesprochen.617 Eine Verarbeitung personenbezogener Daten zum Zweck der Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses hat demgemäß im Zusammenhang mit der Erfüllung der gegenseitigen Pflichten und der Wahrnehmung der jeweiligen Rechte zu erfolgen.618 Beispiel: Werden Daten über Kundenzahlen unter Berücksichtigung der Öffnungszeiten und Witterungsprognosen mit einzelnen personenbezogenen Daten der Arbeitnehmer (Arbeitszeiten, Urlaubsplanung, Position und Qualifikation) zusammengeführt, ließe sich ggf. der konkrete Mitarbeiterbedarf für eine Arbeitswoche ermitteln. Unter Zugrundlegung einer derartigen Prognose könnte das KI-System dem Arbeitgeber den Einsatz konkreter Mitarbeiter empfehlen. Ein solch präskriptives Verfahren dient der Ausübung des Direktionsrechts des Arbeitgebers und damit der Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses.619

(2) Rücksichtnahme- und Nebenpflichten Klärungsbedürftig bleibt daneben, ob Verfahren der People Analytics auch dann noch der Durchführung des Beschäftigungsverhältnisses dienen, wenn die Datenverarbeitung nicht auf die Hauptleistungspflichten gerichtet ist, sondern bloß die arbeitsvertraglichen Rücksichtnahme- und Nebenpflichten des Arbeitnehmers zum Gegenstand hat.620 Beispiel: Werden im Rahmen von People Analytics diejenigen Arbeitnehmer ermittelt, die unter Berücksichtigung ihres bisherigen Leistungs- und Ordnungsverhaltens und ihrer Position im Unternehmen eine hohe Wahrscheinlichkeit für die Begehung vermögensschädigender Handlungen aufweisen, so betrifft diese Datenverarbeitung die arbeitsver616

Gola, NZA 2019, 654, 656 f.; Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2743. Vgl. BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, DSGVO Art. 88 Rn. 57, mit Hinblick auf den Begriff der „Erfüllung“ gemäß Art. 88 Abs. 1 DSGVO. 618 Ausf. dazu schon Joussen, NZA 2010, 254, 258; enger wohl Nink/Müller, ZD 2012, 505, 506, die an dieser Stelle bereits danach differenzieren, ob der Arbeitgeber die konkreten Daten „vernünftigerweise benötigt“. 619 So auch Bissels/Meyer-Michaelis/Schiller, DB 2016, 3042, 3046. 620 Ein solch weites Verständnis abl. Joussen, NZA-Beilage 2011, 35, 40; ders., NZA 2010, 254, 258; vgl. schon die Kritik zu § 32 BDSG a. F. bei Thüsing, NZA 2009, 865, 867 f. 617

226

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

tragliche Plicht der Arbeitnehmer zur Rücksichtnahme auf die Interessen und Rechtsgüter des Arbeitgebers (§ 241 Abs. 2 BGB).

Einem derart weiten Verständnis der „Durchführung“ ließe sich – ähnlich wie schon unter Geltung von § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG a. F. – unter systematischen Gesichtspunkten entgegenhalten, dass mit Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO (ehemals § 28 Abs. 1 S. 1 Nr. 2 BDSG a. F.) eine Norm bereitstehe, die gerade auf die Wahrung der berechtigten Interessen des für die Datenverarbeitung Verantwortlichen abziele.621 Die Regelung des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG wäre demgemäß lediglich auf die „Abwicklung“ der Hauptleistungspflichten anzuwenden, während die Verarbeitung personenbezogener Daten im Zusammenhang mit der Einhaltung von Rücksichtnahme- und Nebenpflichten an Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO zu messen wäre.622 Gegen einen Rückgriff auf die allgemeine Vorschrift des Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO ist jedoch die systematische Verknüpfung von § 26 BDSG zu Art. 88 DSGVO in Stellung zu bringen. Danach ist der Mitgliedstaat u. a. berechtigt, „spezifischere“ Regelungen im Hinblick auf den „Schutz des Eigentums“ des Arbeitgebers zu erlassen (Art. 88 Abs. 1 DSGVO). Der „Schutz des Eigentums“ betrifft in erster Linie die Rücksichtnahmepflicht des Arbeitnehmers. Hierzu sollen nach Auffassung des Verordnungsgebers gerade auch „Überwachungssysteme am Arbeitsplatz“ zum Einsatz kommen können (Art. 88 Abs. 2 DSGVO).623 Dem Arbeitgeber soll demnach also auch die Wahrnehmung von Interessen ermöglicht werden, die nicht bloß die Hauptleistungspflichten betreffen, ohne dass es eines Zurückgehens auf Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO bedarf. Mit Blick darauf, dass der deutsche Gesetzgeber von der Ermächtigung des Art. 88 DSGVO nach eigener Auskunft „Gebrauch gemacht“ hat,624 ist der Begriff der „Durchführung“ in Fortführung der Rspr. des BAG625 daher auch künftig dahingehend zu verstehen, dass er die Kontrolle darüber umfasst, ob der Arbeitnehmer seinen Rücksichtnahme- und Nebenpflichten gerecht wird.626

621 Vgl. noch zu § 32 BDSG a. F. Joussen, NZA-Beilage 2011, 35, 41; ders., NZA 2010, 254, 258. Insofern überzeugt es im Übrigen nicht, wenn für ein weitergehendes Verständnis des Begriffs der „Durchführung“ i. S. d. § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG auf die „berechtigten Interessen“ des Arbeitgebers abgestellt wird, so etwa Rudkowski, NZA 2019, 72, 73. 622 Vgl. Byers, NZA 2017, 1086, 1089; ausf. zur Videoüberwachung SHS/Seifert, Datenschutzrecht, Art. 88 DSGVO Rn. 135 ff. 623 Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 41a. 624 BT-Drs. 18/11325, S. 96. 625 Etwa BAG, Urt. v. 29. 06. 2017 – 2 AZR 597/16, AP BGB § 626 Nr. 262 = NZA 2017, 1179, 1181 Rn. 26. 626 Vgl. LAG Rheinland-Pfalz, Urt. v. 24. 01. 2019 – 5 Sa 226/18, ZD 2019, 369, 370 Rn. 47; vgl. auch BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, DSGVO Art. 88 Rn. 57.2, der bereits vom Begriff der „Erfüllung“ i. S. d. Art. 88 Abs. 1 DSGVO die „Überprüfung und Überwachung der Pflichterfüllung“ umfasst sieht; Gola/Heckmann/Gola, BDSG, § 26 Rn. 129.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

227

4. Maßstab der Erforderlichkeit Entscheidend für die Zulässigkeit einer KI-basierten Entscheidungsvorbereitung nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG ist, dass sich das jeweilige Verfahren im Hinblick auf seine Zweckbestimmung als erforderlich erweist.627 Unter welchen Voraussetzungen eine Datenverarbeitung für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses als erforderlich anzusehen ist, ist kontrovers. a) Klassische Verhältnismäßigkeitsprüfung Ausweislich der Gesetzesbegründung sind i. R. d. Erforderlichkeitsprüfung die widerstreitenden Grundrechtspositionen von Arbeitgeber und Arbeitnehmer zur „Herstellung praktischer Konkordanz“ (sic!) abzuwägen.628 Die Aufforderung zu einer „Abwägung“ ergibt sich – anders als im besonderen Fall des § 26 Abs. 1 S. 2 BDSG („das schutzwürdige Interesse der oder des Beschäftigten an dem Ausschluss der Verarbeitung nicht überwiegt“) – zwar nicht unmittelbar aus dem Wortlaut.629 Nicht abzustreiten ist aber das generelle Anliegen des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG, das Interesse des Arbeitgebers an der Datenverarbeitung auf der einen und das Persönlichkeitsrecht des Beschäftigten auf der anderen Seite unter möglichst weitgehender Berücksichtigung zu einem schonenden Ausgleich zu bringen.630 Das bedeutet allerdings auch, dass das Kriterium der Erforderlichkeit – entgegen seinem ebenfalls möglichen Wortsinn631 – nicht als absolute Notwendigkeit („unverzichtbar“) zu verstehen ist, würde andernfalls die Einsicht überwiegen, dass nur wenige Datenverarbeitungen für Zwecke des Beschäftigungsverhältnisses tatsächlich zwingend notwendig sind (etwa der Umgang mit Bewerbungen).632 Die Regelung des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG soll vielmehr an die Rspr. des BAG anknüpfen, das wie-

627 Vgl. BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, BDSG § 26 Rn. 73.2. Im Hinblick auf die Alternative der Einwilligung (§ 26 Abs. 2 BDSG) wird auf die obigen Vorbehalte verwiesen, s. bereits unter B.I.5.; speziell im Zusammenhang mit Big Data-Analysen Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 302; Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1591; schon Bissels/Meyer-Michaelis/ Schiller, DB 2016, 3042, 3044 f. 628 BT-Drs. 18/11325, S. 97; daran anschließend BAG, Urt. v. 07. 05. 2019 – 1 ABR 53/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 87 = NZA 2019, 1218, 1222 Rn. 42; Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1059 Rn. 39. 629 Ebenso Hofmann, ZD 2016, 12, 15. Gleiches gilt für § 26 Abs. 3 S. 1 BDSG, s. Martini/ Botta, NZA 2018, 625, 629. 630 Vgl. Paal/Pauly/Gräber/Nolden, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 13; MHdB ArbR/Wybitul, § 96 Rn. 103; Gola/Heckmann/Gola, BDSG, § 26 Rn. 16; ders., BB 2017, 1462, 1464. 631 S. aber Joos, NZA 2020, 1216, 1220: „unerlässlich“; Taeger/Rose, BB 2016, 819, 824; vgl. auch Thüsing, NZA 2009, 865, 867. 632 Kort, RdA 2018, 24, 25; ders., NZA 2018, 1097, 1098; ders., ZD 2017, 319, 320; Götz, Personalmanagement, 58 f.; ähnlich ErfK/Franzen, BDSG § 26 Rn. 9: „nicht zu eng“; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 148 f.; Betz, ZD 2019, 148, 149.

228

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

derholt eine klassische633 dreistufige („volle“634) Verhältnismäßigkeitsprüfung eingefordert hat:635 „Greift eine Maßnahme in das allgemeine Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers ein, muss der Eingriff einer Abwägung der beiderseitigen Interessen nach dem Grundsatz der Verhältnismäßigkeit standhalten […] Dieser verlangt, dass der Eingriff geeignet, erforderlich und unter Berücksichtigung der gewährleisteten Freiheitsrechte angemessen ist, um den erstrebten Zweck zu erreichen […].“636

b) Verordnungskonformes Verständnis Gegen ein am (verfassungsrechtlichen) Verhältnismäßigkeitsmaßstab orientiertes Verständnis wird eingewandt, dass der Begriff der Erforderlichkeit im Regelungszusammenhang der DSGVO keineswegs isoliert nach deutschem Rechtsverständnis ausgelegt werden könne.637 Insbesondere dürfe – wie im Übrigen bereits unter Geltung von § 32 Abs. 1 S. 1 BDSG a. F.638 – nicht ohne Weiteres eine dreistufige Verhältnismäßigkeitsprüfung durchgeführt werden. Die Ansicht stützt sich im Wesentlichen auf den Gedanken, dass der strenge Maßstab der Verhältnismäßigkeit in erster Linie öffentliche Stellen, nicht aber Private binde.639 Diesem Verständnis seien vier Anmerkungen entgegengehalten. Erstens wird übersehen, dass es sich bei § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG um originär nationales Recht handelt.640 Das hat zur Konsequenz, dass die Grundrechte nach allgemeinen verfassungsrechtlichen Maßstäben641 mittelbar auch gegenüber Privaten Wirkung ent633

S. nur BVerfG, Beschl. v. 18. 12. 2018 – 1 BvR 142/15, NJW 2019, 827, 833 Rn. 82; BVerfG, Urt. v. 20. 04. 2016 – 1 BvR 966/09, 1 BvR 1140/09, BVerfGE 141, 220 = NJW 2016, 1781, 1783 Rn. 83. 634 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1332 Rn. 24. 635 ErfK/Franzen, BDSG § 26 Rn. 10; Kort, in: Benecke, Unternehmen 4.0, 91, 104; ders., NZA 2018, 1097, 1098; Brink/Wybitul, ZD 2014, 225, 228; s. schon Wybitul, BB 2010, 1085, 1086 ff. 636 BAG, Urt. v. 17. 11. 2016 – 2 AZR 730/15, AP BGB § 626 Unkündbarkeit Nr. 15 = NZA 2017, 394, 396 Rn. 30. 637 Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1083 (auch zum Folgenden). 638 Gegen eine dreistufige Verhältnismäßigkeitsprüfung bereits Taeger/Rose, BB 2016, 819, 824. Die von Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1083, zitierte Entscheidungstrias vermag dieses Verständnis indes nicht zu unterstützen, s. neben dem Nachweis in 3. Teil, Fn. 636 etwa BAG, Urt. v. 20. 06. 2013 – 2 AZR 546/12, AP BGB § 626 Nr. 244 = NZA 2014, 143, 147 Rn. 28: „Erforderlich iSd § 31 I 2 BDSG bzw. verhältnismäßig im Sinne einer Beschränkung des allgemeinen Persönlichkeitsrechts kann eine Schrankkontrolle aber nur sein, wenn sie geeignet, erforderlich und angemessen ist“. 639 Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1083. 640 Vgl. dazu etwa Kort, NZA 2018, 1097, 1097 f. 641 Zum allgemeinen Persönlichkeitsrecht BVerfG, Beschl. v. 17. 07. 2013 – 1 BvR 3167/08, NJW 2013, 3086 Rn. 19.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

229

falten.642 Ihre Verengung auf öffentliche Stellen kann daher nicht überzeugen. Im Übrigen ist es zweitens keinesfalls ausgemacht, von der Forderung nach einer Abwägung der betroffenen Interessen mit dem Ziel ihres schonenden Ausgleichs als „Schicksal des Datenschutzes“643 bei verordnungskonformer Lesart des § 26 Abs. 1 S. 1 DSGVO abzurücken.644 So wurde selbst für die allgemeine, durch § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG konkretisierte645 Vorschrift des Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. b DSGVO zum Teil646 ebenfalls eine umfassende Interessenabwägung eingefordert.647 Dem entspricht es, dass der Verordnungsgeber es zu einem fundamentalen Prinzip der DSGVO erklärt, dass das Recht auf Schutz der personenbezogenen Daten stets „unter Wahrung des Verhältnismäßigkeitsprinzips gegen andere Grundrechte abgewogen werden“ muss.648 Darüber hinaus ist es drittens die Öffnungsklausel des Art. 88 DSGVO selbst, die in ihrem Abs. 2 die Mitgliedstaaten dazu aufruft, „geeignete und besondere Maßnahmen zur Wahrung der menschlichen Würde, der berechtigten Interessen und der Grundrechte der betroffenen Person“ zu ergreifen. Würde sich die Erforderlichkeitsprüfung dagegen auf die Frage nach der Eignung des relativ mildesten Mittels beschränken, ohne entgegenstehende Interessen des Arbeitnehmers im Einzelfall anzusehen,649 so ließe sich erwägen, würde § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG dem Grundmotiv des Art. 88 Abs. 2 DSGVO, die Grundrechte und Grundfreiheiten der im Einzelfall betroffenen Person zu wahren,650 entgegenlaufen. Eine Auslegung von § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG, die nicht um den schonenden Ausgleich im Sinne des Verhältnismäßigkeitsprinzips bemüht ist, bliebe so in unzulässiger Weise hinter den Vorgaben ihrer europarechtlichen Ermächtigungsgrundlage zurück.651 Doch selbst wenn die vorgenannten Erwägungen nicht zu überzeugen vermögen, führt viertens kein Weg an der Erkenntnis vorbei, dass Art. 88 DSGVO den Mitgliedstaaten grundsätzlich freie Hand lässt, seine Vorgaben auszugestalten. Insbesondere werden die Mitgliedstaaten nicht (nur) ermächtigt, darüber zu befinden, ob 642

Thüsing/Rombey, NZA 2018, 1105, 1108. Thüsing, NZA 2009, 865, 867. 644 Der Verweis auf die ErwG 47 und 48 kann an dieser Stelle nur bedingt überzeugen, da sich diese nur auf den Fall des Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO beziehen; s. aber Thüsing/ Rombey, NZA 2018, 1105, 1108; Kramer, NZA 2018, 637, 639. 645 Gola/Heckmann/Gola, BDSG, § 26 Rn. 18. 646 So etwa noch BeckOK DatenschutzR/Albers/Veit, 37. Ed., DSGVO Art. 6 Rn. 32; a. A. Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 6 Rn. 14: keine „strikte Verhältnismäßigkeitsprüfung“. 647 Vgl. aber die Auslegung durch den EuGH unter B.I.3.c)aa). 648 ErwG 4, S. 2 Hs. 2. 649 Dafür bereits Taeger/Rose, BB 2016, 819, 824. 650 Vgl. auch ErwG 2, S. 1. 651 Ebenso Dzida, BB 2019, 3060, 3061; in diese Richtung auch Thüsing/Rombey, NZA 2018, 1105, 1108; Martini/Botta, NZA 2018, 625, 630; Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 BDSG Rn. 18. 643

230

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

sie überhaupt spezifische Normen erlassen. Es wird ihnen innerhalb des Kanons des Art. 88 Abs. 2 DSVGO auch freigestellt, wie sie diesen nach ihrem nationalen Rechtsverständnis inhaltlich auszugestalten gedenken.652 In Fortführung der Rspr. des BAG ist i. R. d. Erforderlichkeitsprüfung daher auch unter Geltung der DSGVO danach zu fragen, ob die Datenverarbeitung geeignet, erforderlich und unter Berücksichtigung der gewährleisteten Freiheitsrechte angemessen ist, um den jeweils angestrebten Zweck zu erreichen.653 Mit dem Kriterium der Erforderlichkeit wird damit in Anknüpfung an den Grundsatz der Datenminimierung gemäß Art. 5 Abs. 1 lit. c DSGVO sichergestellt, dass ein an sich legitimes Datenverarbeitungsziel nicht zum Anlass genommen wird, überschießend personenbezogene Daten zu verarbeiten.654 aa) Geeignetheit Dies vorausgeschickt müssen People Analytics zur Erreichung des mit ihnen verfolgten Zwecks geeignet sein. Hieran bestehen keine Zweifel, wenn die Datenverarbeitung den mit ihr verfolgten Zweck vollständig erreicht. An der Eignung fehlt es einer Maßnahme auch dann nicht, wenn sie nicht zu einer vollständigen Zielerreichung führt.655 Eine Datenverarbeitung ist vielmehr auch dann noch als geeignet anzusehen, wenn der angestrebte Zweck durch sie jedenfalls gefördert wird.656 Durch den Einsatz von People Analytics soll die Entscheidung des Arbeitgebers betreffend die Begründung, Durchführung oder Beendigung eines Arbeitsverhältnisses unter Einbeziehung personenbezogener Daten gezielt vorbereitet werden. Fraglich ist, ob diese Versprechungen dadurch unterminiert werden, dass technische Verfahren für gewöhnlich nur einen bestimmten Grad an „Treffsicherheit“ aufweisen.657 Die mit algorithmischen Analyseverfahren immanent verbundenen Unwägbarkeiten könnten so Zweifel daran säen, ob Verfahren wie People Analytics der Arbeitgeberentscheidung überhaupt zuträglich sind. Immerhin, so ließe sich erwägen, könnte eine Richtigkeitsgewähr von 50 % im Ergebnis mehr Fragen aufwerfen, als sie beantwortet. 652

Culik, Beschäftigtendatenschutz, 147. S. Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 562; Maschmann, BB 2019, 628, 635; Körner, in: FS Klebe, 231, 233; Kort, NZA 2018, 1097, 1098; Chandna-Hoppe, NZA 2018, 614, 617; Kainer/Weber, BB 2017, 2740, 2741. 654 Vgl. BAG, Urt. v. 07. 05. 2019 – 1 ABR 53/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 87 = NZA 2019, 1218, 1222 Rn. 42; Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1059 Rn. 39. 655 Ebenso Betz, ZD 2019, 148, 149. 656 Vgl. BAG, Urt. v. 17. 11. 2016 – 2 AZR 730/15, AP BGB § 626 Unkündbarkeit Nr. 15 = NZA 2017, 394, 396 Rn. 33; weiter ErfK/Franzen, BDSG § 26 Rn. 10: gefördert werden „kann“. 657 Hierzu Betz, ZD 2019, 148, 149; Grimm/Göbel, jM 2018, 278, 283, berichten von der Sprachanalysesoftware Precire, deren Richtigkeitsgewähr bei 95 % liege. 653

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

231

Eine prädikative Analyse könnte bspw. das Ergebnis hervorbringen, dass mit Blick auf die Krankheitszeiten eines Beschäftigten unter Berücksichtigung vergleichbarer Fälle in der Vergangenheit (bloß) eine Wahrscheinlichkeit von 50 % besteht, dass das Arbeitsverhältnis auch in Zukunft in kündigungsrelevanter Weise gestört wird.

Dass derartige Unsicherheiten bei der automatisierten Datenverarbeitung – vorbehaltlich der Gewährleistung der Datenrichtigkeit (§ 26 Abs. 5 BDSG)658 – indes einzupreisen sind, zeigt der Sonderfall des Profiling (Art. 4 Nr. 4 DSGVO).659 Nach seiner Legaldefinition besteht das Profiling in der automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten, um bestimmte Aspekte im Hinblick auf eine natürliche Person „vorherzusagen“ („predict“). Eine Vorhersage betrifft ihrem Wortsinn nach eine Aussage über zukünftige Umstände, deren Eintritt gerade wegen ihrer Zukunftsbezogenheit ex ante nicht verifizierbar ist.660 Eine Vorhersage beinhaltet also zwangsläufig Unwägbarkeiten.661 Unerheblich ist, ob, wie auch § 31 Abs. 1 BDSG zum Ausdruck bringt, der „Wahrscheinlichkeitswert“ durch einen Menschen ermittelt oder anhand eines KI-Verfahrens generiert wurde. Einen Unterschied wird man allein dann zu machen haben, wenn der automatisierte Datenverarbeitungsprozess nicht den wissenschaftlich anerkannten Maßstäben entspricht.662 Nach der Vorstellung des Verordnungsgebers unterliegt der Fall des Profiling – wie im Einzelnen noch zu zeigen sein wird – denselben „Vorschriften dieser Verordnung für die Verarbeitung personenbezogener Daten“.663 Dass der Verordnungsgeber mit dem Profiling also explizit den Fall anerkennt, dass eine automatisiert ablaufende Datenverarbeitung ein unwägbares Ergebnis, d. h. ein Wahrscheinlichkeitsurteil, zu Tage fördert, lässt die Schlussfolgerung zu, dass es sich bei ihrer Treffsicherheit nicht um ein zwingendes Element für die Beurteilung ihrer Zulässigkeit handelt.664 Als Ergebnis ist somit festzuhalten, dass People Analytics als technisches Instrument der gezielten Vorbereitung einer Entscheidung über die Begründung, Durchführung oder Beendigung des Arbeitsverhältnisses geeignet sein können, einen legitimen Zweck i. S. d. § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG zu fördern.665 658

Ausf. Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 5 Rn. 39 ff. So auch Betz, ZD 2019, 148, 149; Jares/Vogt, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 75, 77. Zum Profiling im Einzelnen noch unter C.III.4.b)cc)(2) und C.IV.2.a) bb)(2). 660 Vgl. Kuß, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 G Rn. 46; allg. LKB/Krause, 1 KSchG Rn. 179. 661 ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 81; s. auch explizit für Big Data-Analysen Diercks, PinG 2016, 30, 34. 662 So schon mit Blick auf Persönlichkeitstest s. Bausewein, DuD 2016, 139, 142; ders., ZD 2014, 443, 446. Insofern ließe sich auch auf die Wertung des § 31 Abs. 1 Nr. 2 BDSG zurückgreifen. 663 ErwG 72, S. 1. 664 Vgl. Betz, ZD 2019, 148, 149: Es kommt nicht darauf an, dass die Analyse „zu 100 % zutreffend ist“. 665 Ebenso Culik, Beschäftigtendatenschutz, 149; so tendenziell auch mit Blick auf Persönlichkeitstests Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1921; s. aber Däubler, Digitalisierung und 659

232

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

bb) Kein milderes, gleich wirksames Mittel Es dürfen gegenüber People Analytics ferner keine anderen, zur Entscheidungsvorbereitung gleich wirksamen Mittel zur Verfügung stehen, die das Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers weniger belasten.666 Die Bestimmung des im Einzelfall anzulegenden Maßstabs hat dem Umstand Rechnung zu tragen, dass die Organisation der betrieblichen Abläufe als Ausdruck der unternehmerischen Freiheit dem Arbeitgeber zusteht,667 ihm also ein gewisser Beurteilungsspielraum einzuräumen ist.668 (1) Menschliche Entscheidungsvorbereitung Als Alternative zur vollständig KI-basierten Entscheidungsvorbereitung kommen Verfahren in Betracht, die auf einer nicht- bzw. nur teilautomatisierten (hiernach zusammen: „manuellen“) Datenverarbeitung beruhen. Für das Bewerbungsverfahren sei beispielhaft an sog. Assessment Center oder klassische Arbeitsproben erinnert.669 Als bewährtes Verfahren zur Leistungsüberprüfung im laufenden Arbeitsverhältnis kommt insbesondere die regelmäßige Durchführung von Stichproben in Betracht.670 Derartige Alternativszenarien sollen zu der Überlegung anregen, ob nicht bereits der manuelle Charakter einer Entscheidungsvorbereitung diese generell zu einem milderen Mittel macht.671 So ließe sich etwa darauf verweisen, dass es manuellen Datenverarbeitungen in aller Regel nicht möglich ist, auch nur annähernd so große Datenmengen zu berücksichtigen, wie sie vollständig automatisierte Systeme zu verarbeiten wissen. Überhaupt sind automatisierte Verfahrensweisen im Unterschied zur bloß flüchtigen menschlichen Wahrnehmung in der Lage, personenbezogene Daten bis ins kleinste Detail zu verarbeiten.672 Methoden der manuellen Datenverarbeitung – so könnte hieraus ableitet werden – nähmen das Persönlichkeitsrecht des

Arbeitsrecht, § 9 Rn. 17, der – wohl mit Blick auf eine übermäßige Erfassung des Verhaltens – in Big Data-Analysen pauschal „kein geeignetes Mittel“ zur Entscheidungsvorbereitung erkennt; in diese Richtung auch Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1592. 666 Jüngst BAG, Urt. v. 28. 03. 2019 – 8 AZR 421/17, AP BGB § 611 Haftung des Arbeitnehmers Nr. 148 = NZA 2019, 1212. 667 Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1592. 668 Vgl. BAG, Beschl. v. 26. 08. 2008 – 1 ABR 16/07, AP BetrVG 1972 § 75 Nr. 54 = NZA 2008, 1187, 1190; Beschl. v. 29. 06. 2004 – 1 ABR 21/03, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 41 = NZA 2004, 1278, 1280. 669 Zur Zulässigkeit von Assessement Center s. Carpenter, NZA 2015, 466, 467. 670 Chandna-Hoppe, NZA 2018, 614, 617. Diese können freilich auch unter Einsatz technischer Anwendungen wie etwa durch ein sog. Screenshot Monitoring durchgeführt werden, vgl. hierzu Frank/Heine, BB 2021, 248, 249. 671 Vgl. Gola/Heckmann/Gola, BDSG, § 26 Rn. 21: Befragung regelmäßig milder. 672 Vgl. Gola, RDV 2018, 24, 26 (zum automatisiert geführten Interview).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

233

Arbeitnehmers prinzipiell weniger stark in Anspruch, als es automatisierte Verfahren zu tun pflegten. Der Vorbehalt gegenüber ausgefeilten technischen Erkenntnisverfahren ist wahrlich kein exklusives Phänomen der Gegenwart. Bereits mit Blick auf die graphologische Begutachtung einer Bewerbung hat das BAG befunden, dass es zum Selbstbestimmungsrecht des Menschen gehöre, frei darüber entscheiden zu können, ob und inwieweit er dem Ausleuchten seiner Persönlichkeit „mit Mitteln, die über jedermann zur Verfügung stehende Erkenntnismöglichkeiten hinausgehen“, gestatten wolle.673 Wie im Anschluss hieran hervorgehoben wurde, sei der Rückgriff auf derart weitgehende Erkenntnismöglichkeiten nicht nur im Bewerbungsprozess, sondern auch während und nach Beendigung des Arbeitsverhältnisses von der Einwilligung des Beschäftigten abhängig.674 Unabhängig davon, ob ein solch strenger Vorbehalt gegenüber Erkenntnismöglichkeiten, die über das „jedermann zur Verfügung stehende“ hinausgehen, unter „Ordnungsgesichtspunkten“675 grundsätzlich noch aufrechtzuerhalten ist,676 stellt sich die Frage, welche konkreten Erkenntnismöglichen „jedermann“ tatsächlich zur Verfügung stehen. Das BAG hat seinerzeit die Grenze erkenntlich dort gezogen, wo auf Erkenntnisse zurückgegriffen wird, die nur unter Anwendung außergewöhnlicher, hochspezialisierter Verfahren zugänglich sind. Der Rückgriff auf ausgefeilte Erkenntnisquellen war demnach beschränkt und orientierte sich an denjenigen Möglichkeiten, die dem typischen Personalleiter vermöge seiner (beschränkten) menschlichen Einsichtsfähigkeit zur Verfügung stehen. Es bedarf in Zeiten einer nahezu sämtliche Lebensbereiche durchdringenden Digitalisierung (und der sie offenbar begleitenden gesellschaftlichen Akzeptanz fortschreitender Erkenntnismöglichkeiten677) keiner ausschweifenden Phantasie für die Einsicht, dass die Feststellung über das, was „jedermann“ zur Verfügung steht, heute anders ausfällt als noch zu Zeiten, in denen graphologische Gutachten im Mittelpunkt der Diskussionen standen. Diesem Zeitgeist entsprechend hat auch das BAG678 gesehen, dass selbst der Rückgriff auf automatisierte Datenverarbeitungsprozesse, die sämtliche Tastatureingaben zu protokollieren und in regelmäßiger Abfolge Bildschirmfotos (sog. Screenshots) anzufertigen wissen (sog. Keylogger) und damit evident über das Menschenmögliche hinausgehen, unter gewissen Um673

BAG, Urt. v. 16. 09. 1982 – 2 AZR 228/80, AP BGB § 123 Nr. 24 = NJW 1984, 446. Michel/Wiese, NZA 1986, 505, 506 m. w. N. 675 BAG, Urt. v. 16. 09. 1982 – 2 AZR 228/80, AP BGB § 123 Nr. 24 = NJW 1984, 446; krit. zu dieser „Floskel“ Michel/Wiese, NZA 1986, 505, 505. 676 Bejahend ErfK/Franzen, BDSG § 26 Rn. 13; Hohenstatt/Stamer/Hinrichs, NZA 2006, 1065, 1069; abl. Gola/Heckmann/Gola, BDSG, § 26 Rn. 56: „nicht mehr zeitgemäß“; SHS/ Seifert, Datenschutzrecht, Art. 88 Rn. 94: „überholt“. 677 Beispielhaft sei nur an das sog. Self Tracking erinnert; zu den arbeitsrechtlichen Implikationen entsprechender Wearables s. bereits 3. Teil, Fn. 517; zur deren Verknüpfung mit Versicherungstarifen s. Ernst, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 53, 54 f. 678 BAG, Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327. 674

234

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

ständen zulässig sein kann.679 Eingedenk dieses zeitgenössischen Hintergrundes kann es kaum überzeugen, den Einsatz von People Analytics – in Fortführung der Entscheidung des BAG zu graphologischen Gutachten – generell nur unter Einholung einer Einwilligung des Betroffenen zuzulassen.680 Deutlich sachgerechter ist es, die verschiedenen Ausgestaltungsmöglichkeiten von People Analytics in den Blick zu nehmen. Stützt sich die angewendete Big DataAnalyse im Einstellungs- oder Beförderungsverfahren etwa bloß auf einzelne Bewerber- bzw. Mitarbeiterdaten (z. B. Qualifikation, Umsatzergebnis) und wird unter Anwendung einer von einem Dienstleister angebotenen Software ermittelt, welcher Kandidat sich unter Zugrundelegung bestimmter Korrelationsmuster im Besonderen für das Unternehmen „eignet“, so ist nicht nur das Maß der in diesem Prozess verwendeten personenbezogenen Daten überschaubar.681 Auch würden dieselben Beschäftigtendaten von einem menschlichen Entscheidungsträger herangezogen und unter Berücksichtigung der von Dritten bereitgestellten Erfahrungswerte – freilich mit höherem Aufwand – zur Grundlage seiner Entscheidung verknüpft. Dass die menschliche Prägung einer Datenverarbeitung im Vorfeld einer Entscheidung das Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers an sich weniger beeinträchtigt, ist somit keineswegs sichergestellt.682 (2) Gleichwirksamkeit Über die Vorbehalte gegenüber der Annahme einer prinzipiell milderen manuellen Datenverarbeitung hinaus ist danach zu fragen, ob die manuelle Datenverarbeitung dem mit ihr verfolgten Zweck mindestens genauso gut dient wie automatisierte Analyseverfahren. Auf People Analytics wird zurückgegriffen, um die Entscheidung des Arbeitgebers unter Rückgriff auf bestimmte Kriterien und Ausblendung nicht relevanter Umstände, mithin gezielt vorzubereiten.683 Diese Methode wird gerade deshalb eingesetzt, um den Prozess der Entscheidungsfindung um Faktoren zu bereinigen, die einer – unter ökonomischen Gesichtspunkten – „optimalen“ Entscheidung im Weg stehen.684 Dass auch die manuelle Datenverarbeitung über eine derartige Verlässlichkeit verfügt, ist jedenfalls zu bezweifeln. So sind es neben dem Zeit- und Kostenfaktor685 679 S. Fuhlrott, NZA 2017, 1308, 1308 ff.; a. A. Kort, NZA 2018, 1097, 1100 f.: generell unzulässig; noch offen gelassen ders., NZA-RR 2018, 449, 452. 680 Vgl. Dzida, NZA 2017, 541, 544, dort freilich zu Big-Data-Analysen, „mit denen das ,Wesen‘ und die Persönlichkeit eines Bewerbers durchleuchtet werden“ sollen (Hervorhebung im Original). 681 Zur Grenze der Persönlichkeitsdurchleuchtung sogleich. 682 Dagegen Hoffmann, NZA 2022, 19, 22. 683 Götz, Personalmanagement, 100. 684 Zu den Konsequenzen einer solchen Prämisse im Hinblick auf den Anwendungsbereich von Art. 22 Abs. 1 DSGVO s. aber nachfolgend unter C.IV.1.c)cc). 685 Vgl. Betz, ZD 2019, 148, 149.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

235

gerade die (vermeintlichen) menschlichen Unzulänglichkeiten, wie Stimmungen und Befangenheiten, die „optimale“ Entscheidungen bislang erschwerten und den Rückgriff auf automatisierte Verfahren so überhaupt erst attraktiv erscheinen lassen. Insbesondere kann, anders als im Fall der streng algorithmischen Datenverarbeitung, nicht ausgeschlossen werden, dass sich die menschliche Datenverarbeitung insgeheim (unterbewusst) von Merkmalen leiten lässt, die betriebswirtschaftlich „optimalen“ Entscheidungen entgegenlaufen.686 Der Vorteil von People Analytics ist mit anderen Worten gerade darin zu sehen, unternehmerische Entscheidungen aus der Abhängigkeit vom unwägbaren, risikobehafteten „Bauchgefühl“ der Verantwortlichen zu entlassen und auf eine verlässlich nachprüfbare, evidenzbasierte Grundlage687 zu stellen.688 Manuelle Datenverarbeitungen vermögen das Ziel der Entscheidungsvorbereitung demnach nicht stets gleich effektiv zu verwirklichen wie automatisierte Verfahren.689 Verfahren der People Analytics können im Einzelfall mithin als erforderlich i. e. S. anzusehen sein.690 cc) Angemessenheit Die algorithmische Auswertung von Mitarbeiterdaten zur Vorbereitung von Arbeitgeberentscheidungen muss überdies angemessen sein. Der Eingriff in das Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers ist angemessen, wenn die Schwere des Eingriffs bei einer Gesamtabwägung nicht außer Verhältnis zu dem Gewicht der ihn rechtfertigenden Gründe steht.691 Die Datenverarbeitung darf mithin keine übermäßige Belastung für den Arbeitnehmer darstellen und muss der Bedeutung des arbeitgeberseitigen Informationsinteresses entsprechen.692

686

Betz, ZD 2019, 148, 149, weist wohl nicht zu Unrecht darauf hin, dass bei der manuellen Kandidatenauswahl die Gefahr besteht, dass als „Nebenprodukte“ auch Merkmale erkannt, d. h. personenbezogene Daten verarbeitet werden, an deren Kenntnis der Arbeitgeber kein schützenswertes Interesse hat; unter Hinweis auf das Fragerecht des Arbeitgebers vgl. auch Gola, RDV 2018, 24, 25; s. demgegenüber Joos, NZA 2020, 1216, 1220. 687 Exemplarisch das Versprechen eines Softwareanbieters für Humankapital Management: „giving you a single source of truth“, zitiert nach Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 116. 688 Maschmann, BB 2019, 628, 635. 689 So auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 149. 690 Ebenso Götz, Personalmanagement, 100; Malorny, JuS 2022, 289, 294; für Sprachanalysen Betz, ZD 2019, 148, 149; für Predictive Policing i. Erg. wohl auch Rudkowski, NZA 2019, 72, 74. 691 Vgl. BAG, Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327, 1331 Rn. 30; Urt. v. 29. 06. 2017 – 2 AZR 597/16, AP BGB § 626 Nr. 262 = NZA 2017, 1179, 1183 Rn. 32; Beschl. v. 15. 04. 2014 – 1 ABR 2/13, BAGE 148, 26 = AP BetrVG 1972 § 29 Nr. 9 Rn. 41. 692 Vgl. BAG, Urt. v. 28. 03. 2019 – 8 AZR 421/17, AP BGB § 611 Haftung des Arbeitnehmers Nr. 148 = NZA 2019, 1212 Rn. 36. Überblicksartig zu den Abwägungskriterien Franzen, ZfA 2019, 18, 33 f.

236

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Vermag im Einzelfall keine der widerstreitenden Positionen ein Übergewicht für sich zu reklamieren (non-liquet), ist nach der gesetzlichen Wertung des § 26 Abs. 3 S. 1 BDSG den Interessen des Arbeitgebers Vorrang einzuräumen.693 Danach findet die Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten ihre Grenze zwar nicht erst dort, wo „das schutzwürdige Interesse der betroffenen Person an dem Ausschluss der Verarbeitung überwiegt“.694 Der Arbeitgeber hat im Gegenteil darzutun, dass „kein Grund zu der Annahme besteht“, dass die Arbeitnehmerinteressen überwiegen. Der Gesetzgeber geht mit anderen Worten davon aus, dass die Interessen des Beschäftigten an einem Ausschluss der Verarbeitung in diesem Fall denen des Arbeitgebers grundsätzlich vorgehen. Nicht zu übersehen ist allerdings auch, dass diese Annahme nur für die spezielle Konstellation der Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten formuliert wurde. Sie kann, anders gewendet, nicht ohne Weiteres a maiore ad minus auf den Grundfall der Datenverarbeitung nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG übertragen werden.695 Es bleibt also bei dem Maßstab, dass die Verarbeitung angemessen ist, wenn sie – was ggf. zu beweisen wäre – den Arbeitnehmer nicht übermäßig belastet. (1) Ausgangspunkt: Verbot der Registrierung und Katalogisierung (a) Verfassungsrechtliche Grundlage Eine übermäßige Belastung des Arbeitnehmers besteht stets dann, wenn der Eingriff in sein Recht auf informationelle Selbstbestimmung einer „Registrierung und Katalogisierung“ seiner Persönlichkeit gleichkommt.696 Diese Wertung geht zurück auf den Mikrozensus-Beschluss des BVerfG, wonach es mit der Garantie der Menschenwürde (Art. 1 GG) nicht zu vereinbaren ist, „wenn der Staat das Recht für sich in Anspruch nehmen könnte, den Menschen zwangsweise in seiner ganzen Persönlichkeit zu registrieren und zu katalogisieren, […] und ihn damit wie eine Sache zu behandeln, die einer Bestandsaufnahme in jeder Beziehung zugänglich ist.“697

Im Volkszählungsurteil präzisierte das BVerfG seine Auffassung dahingehend, dass 693

Ebenso Martini/Botta, NZA 2018, 625, 631. So aber Martini/Botta, NZA 2018, 625, 631 (Hervorhebung durch Verf.). 695 Gleiches gilt für die spezifische Wertung in § 26 Abs. 1 S. 2 BDSG, wonach eine Datenverarbeitung zur Aufdeckung von Straftaten u. a. zulässig ist, wenn das Interesse des Arbeitnehmers „nicht überwiegt“. 696 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 120; Kort, RdA 2018, 24, 25: Verbot der „Totalüberwachung“; Götz, Personalmanagement, 105 ff.; Dzida, NZA 2017, 541, 545: Verbot der „Persönlichkeitsdurchleuchtung“; ebenso Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 328; Maschmann, BB 2019, 628, 635; vgl. auch Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1593; Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 34, 39; Fitting, BetrVG § 75 Rn. 156: „Gesamtpersönlichkeitsbild“; WHWS/Weth, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B I. Rn. 110: „Persönlichkeitsprofil“; vgl. auch VGH Kassel, Urt. v. 25. 07. 2018 – 6 A 673/1, BB 2018, 2699 = ZD 2019, 92, 94 Rn. 48. 697 BVerfG, Beschl. v. 16. 07. 1969 – 1 BvL 19/63, BVerfGE 27, 1 = NJW 1969, 1707. 694

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

237

„eine umfassende Registrierung und Katalogisierung der Persönlichkeit durch die Zusammenführung einzelner Lebens- und Personaldaten zur Erstellung von Persönlichkeitsprofilen der Bürger […] auch in der Anonymität statistischer Erhebungen unzulässig [ist].“698

(b) Arbeitsrechtliche Rezeption Das BAG hat diese Rspr. – in mittelbarer Drittwirkung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung699 – aufgenommen und einer arbeitsrechtlichen Prägung zugeführt. Kontur erhielt das Verbot der Registrierung und Katalogisierung insbesondere durch die Entwicklung der Grundsätze zur verdeckten bzw. offenen Videoüberwachung.700 Darauf aufbauend beschäftigte die Gerichte in jüngerer Zeit der Einsatz weitergehender technischer Überwachungsinstrumente. (aa) Grundsätze der Videoüberwachung Grundvoraussetzung einer heimlichen (verdeckten)701 Videoüberwachung des Arbeitnehmers ist ein konkreter Verdacht702 einer strafbaren Handlung oder einer anderen schweren Verfehlung zu Lasten des Arbeitgebers.703 Dabei muss die verdeckte Videoüberwachung „praktisch das einzig verbleibende Mittel“ darstellen, ohne dass alternative mildere Mittel eine Aufklärung versprechen.704 Die hohen Anforderungen gehen darauf zurück, dass die technische Kontrolleinrichtung nicht bloß eine (menschliche) Aufsicht ersetzt, sondern eine Methode ermöglicht, wodurch „der Arbeitnehmer, der davon ausgehen muss, dass der Arbeitgeber bei bestimmten Gelegenheiten zum Mittel der heimlichen Videoaufzeichnung greift, einem ständigen Überwachungsdruck ausgesetzt [wird], dem er sich während seiner Tätigkeit nicht entziehen kann.“705

Ein unzulässiger Überwachungsdruck besteht nach Ansicht des BAG indes nicht nur bei der verdeckten, sondern unter Umständen auch bei der offenen Videoüber-

698

BVerfG, Urt. v. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83 u. a., BVerfGE 65, 1 = NJW 1984, 419. Dazu Dürig/Herzog/Scholz/di Fabio, GG Art. 2 Abs. 1 Rn. 191. 700 Ausf. Richardi/Maschmann, BetrVG § 75 Rn. 57 ff.; Däubler, NZA 2017, 1481, 1483 ff. 701 Hierzu unter Berücksichtigung von EGMR, Urt. v. 17. 10. 2019 – 1874/13, 8567/13 (López Ribalda u. a./Spanien), Körner, NZA 2020, 25, 26 ff. 702 Zum Verdachtsbegriff gemäß § 26 Abs. 1 S. 2 BDSG s. Kort, NZA 2018, 1097, 1099; ders., RdA 2018, 24, 27; hierzu auch Fuhlrott/Oltmanns, NZA 2019, 1105, 1008. 703 BAG, Urt. v. 20. 10. 2016 – 2 AZR 395/15, AP BGB § 626 Nr. 260 = NJW 2017, 1193, 1194 Rn. 22; Urt. v. 27. 03. 2003 – 2 AZR 51/02, AP BetrVG § 89 Überwachung Nr. 36 = NZA 2003, 1193, 1195. 704 Dazu auch Chandna-Hoppe, NZA 2018, 614, 617 f. 705 BAG, Urt. v. 27. 03. 2003 – 2 AZR 51/02, AP BetrVG § 89 Überwachung Nr. 36 = NZA 2003, 1193, 1195; schon Urt. v. 07. 10. 1987 – 5 AZR 116/86, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 15 = NZA 1988, 92. 699

238

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

wachung.706 Dies ist der Fall, wenn die offene Videoüberwachung eine „lückenlose, dauerhafte sowie sehr detaillierte“ Verhaltenserfassung während der gesamten Arbeitszeit ermöglicht. Eine solch ganzheitliche Erfassung des Arbeitnehmerverhaltens erzeugt einen psychischen Anpassungs- und Leistungsdruck auf Seiten des Arbeitnehmers, dessen Eingriffsintensität mit der einer verdeckten Videoüberwachung wertungsmäßig vergleichbar ist.707 Dem Arbeitgeber ist es demnach in Ermangelung eines begründeten Verdachts einer Straftat oder schwerwiegenden Pflichtverletzung untersagt, den Arbeitnehmer einer Situation auszusetzen, die keine Möglichkeit einer unbewachten und ungestörten Wahrnehmung des Persönlichkeitsrechts zulässt. (bb) Digitale Erfassung sämtlicher Arbeitsschritte Fernab der visuellen Erfassung des Arbeitnehmerverhaltens nimmt das BAG unter Zustimmung des Schrifttums708 einen (grundsätzlich)709 unzulässigen Eingriff in das allgemeine Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers auch dann an, wenn anhand einer Software sämtliche Tastatureingaben protokolliert und Screenshots angefertigt werden. Zwar ist ein solcher Keylogger nicht geeignet, Verhaltensweisen des Arbeitnehmers optisch zu erfassen. Gleichwohl notiert und speichert der Keylogger – für den Benutzer irreversibel – sämtliche Tastatureingaben einschließlich des Zeitpunkts der jeweiligen Eingabe sowie des zeitlichen Abstands zwischen zwei Eingaben.710 Das BAG erkennt, dass unter Anwendung einer derart weitgehenden Verhaltenserfassung jeder einzelne Arbeitsschritt711 des Beschäftigten nachvollzogen werden kann und es dem Arbeitgeber dadurch ermöglicht wird, ein „nahezu umfassendes und lückenloses Profil“ über den Arbeitnehmer anzufertigen.712

706

Verneinend noch BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2018, 1329, 1334 Rn. 43, hier: offene, sich gegen alle Arbeitnehmer gleichermaßen richtende Aufzeichnung des „Kassierverhaltens“ zum Schutz des Eigentums des Arbeitgebers. 707 BAG, Urt. v. 28. 03. 2019 – 8 AZR 421/17, AP BGB § 611 Haftung des Arbeitnehmers Nr. 148 = NZA 2019, 1212, 1216 Rn. 39. 708 S. etwa Kort, RdA 2018, 24, 25; Ströbel/Böhm/Beunig/Wybitul, CCZ 2018, 14, 20; Chandna-Hoppe, NZA 2018, 614, 617 f.; Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 14. 709 Vorbehaltlich des Verdachts einer Straftat bzw. einer schwerwiegenden Pflichtverletzung, vgl. BAG, Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327, 1331 Rn. 34; Fuhlrott, NZA 2017, 1308, 1309; a. A. Kort, NZA 2018, 1097, 1100. 710 Vgl. BAG, Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327, 1331 Rn. 33. 711 Geht man davon aus, dass das Arbeitsverhalten über Computereingaben hinausgeht, dürfte die Erfassung wohl nur einen Teil des Arbeitsverhaltens betreffen, vgl. Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 14. 712 BAG, Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327, 1331 Rn. 33.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

239

(cc) Auswertung sämtlicher Leistungskennzahlen Das Risiko, den Arbeitnehmer in einem „Teilbereich seiner Existenz“713 zu erfassen, bestand auch in dem Sachverhalt, der dem Belastungsstatistik-Beschluss des BAG714 zugrunde lag. Gegenstand des Verfahrens war eine Gesamtbetriebsvereinbarung, auf deren Grundlage eine Analyse verschiedener quantitativer Kennzahlen der Arbeitnehmer durchgeführt wurde, um Ungleichgewichte in der Belastungssituation zu analysieren. Zwar ist es für sich genommen ein legitimes Anliegen des Arbeitgebers, unterschiedliche Belastungssituationen der Arbeitnehmer und deren Ursache in Erfahrung zu bringen.715 Doch verkürzt es nach Ansicht des BAG das Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers in unverhältnismäßiger Weise, wenn ohne zeitliche Beschränkung sämtliche Arbeitsschritte der „wesentlichen“716 Arbeitsleistung auf elektronischem Wege erfasst werden.717 Werden die individuell erfassten Werte regelmäßig in ein Verhältnis zum Durchschnittswert aller Arbeitnehmer gesetzt, um damit erhebliche Abweichungen zu ermitteln, so erzeugt dies einen unzulässigen Anpassungs- und Leistungsdruck. Denn die ständige Aufzeichnung sämtlicher maßgebender Kennzahlen wird den Arbeitnehmer veranlassen, in den betreffenden Arbeitsbereichen in Bezug auf die Kennzahlen möglichst unauffällig zu arbeiten, um nicht Gefahr zu laufen, im Falle einer Normabweichung Personalgesprächen oder weitergehenden Personalmaßnahmen ausgesetzt zu werden.718 (c) Relevanz für People Analytics Die Implementierung entscheidungsvorbereitender People Analytics hat sich an den vorstehenden Maßstäben auszurichten. Dabei ist anzuerkennen, dass KI-Verfahren, die nahezu sämtliche Arbeitsschritte erfassen, um auf dieser Grundlage Personalentscheidungen vorzubereiten, nicht minder einen unzulässigen Anpassungsdruck auf die betroffenen Arbeitnehmer ausüben, als es optische Überwachungs- oder digitale Erfassungsinstrumente nach herkömmlicher Art versprechen.719 Zu denken sei etwa an die dauerhafte Verknüpfung von Maschinendaten mit 713

Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 428a. BAG, Beschl. v. 25. 04. 2017 – 1 ABR 46/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 48 = NZA 2017, 1205. 715 Dazu auch Kort, NZA-RR 2018, 449, 456. 716 Wenn auch nicht „totalen“, s. Kort, NZA 2018, 1097, 1101. 717 BAG, Beschl. v. 25. 04. 2017 – 1 ABR 46/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 48 = NZA 2017, 1205, 1211 Rn. 29 f.; zust. Fitting, BetrVG § 75 Rn. 150c. 718 BAG, Beschl. v. 25. 04. 2017 – 1 ABR 46/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 48 = NZA 2017, 1205, 1211 Rn. 32. 719 Der Überwachungs- und Anpassungsdruck wird etwa dann virulent, wenn sich Beschäftigte, deren Verhältnis typischerweise durch Konkurrenzdenken geprägt ist, unter Nutzung digitaler Bewertungssysteme fortwährend in ihrem (Arbeits-)Verhalten gegenseitig bewerten; dazu Lurtz, ZD-Aktuell 2020, 06926, der auf die Personalbewertungssoftware Zonar Bezug nimmt. Zur deren Funktionsweise im Einzelnen Staab/Geschke, Ratings als arbeitspolitisches 714

240

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

dem individuellen Benutzerkonto des Mitarbeiters.720 Die Erfassung wesentlicher Verhaltensmerkmale durch People Analytics, die durch ihre Zusammenführung eine Profilbildung erlauben, ist daher bereits nach traditionellen arbeitsrechtlichen Rahmenbedingungen als unangemessen anzusehen.721 Beispiel: Wendet ein Unternehmen sog. Performance Analysen an, die darauf konditioniert sind, (1) die jedem Mitarbeiter zugewiesenen Arbeitsaufträge, (2) sämtliche bearbeiteten wie rückständigen Arbeitsaufträge, einschließlich deren Altersstruktur, (3) die jeweilige (Nach-)Bearbeitungszeit, (4) die Erfolgs- bzw. Reklamationsquote, (5) die Kundenbewertung der Dienstleistung sowie (6) die interne und externe Kommunikation der Mitarbeiter systematisch zu erfassen, um aus diesen Kennzahlen unter Verknüpfung mit den betrieblichen Durchschnittswerten (sowie den Abteilungs- und Unternehmensergebnissen) Ableitungen im Hinblick auf die Belastbarkeit, den Einsatzwillen oder die Zuverlässigkeit einzelner Mitarbeiter anzufertigen, so besteht deren Arbeitsleben realiter nur noch darin, Sorge dafür zu tragen, von den vorgegebenen Normen nicht abzuweichen. Zwar kann ein derartiger Mechanismus dem Arbeitgeber Entscheidungen über die Zusammensetzung von Teams und Abteilungen, d. h. Entscheidungen über die Ausübung seines Direktionsrechts, womöglich mit hoher Richtigkeitsgewähr erleichtern. Doch bedeutet es letztlich nichts anderes, als die Person des Arbeitnehmers in ihrer betrieblichen Existenz nahezu vollständig zu erfassen. Ein algorithmisches Verfahren, das dem Arbeitnehmer derart auf „Schritt und Tritt“ folgt und ihm keinen signifikanten Rückzugsort bietet, in dem er ein „Recht auf Einsamkeit“722 genießt, überschreitet bereits nach bisherigen Grundsätzen die Grenze des Angemessenen.

(2) Zusätzlicher Maßstab: Profiling Die traditionellen Grundsätze stoßen dann an ihre Begründungsgrenzen, wenn algorithmische Verfahren nicht notwendigerweise der Erfassung nahezu sämtlicher Arbeitsschritte bedürfen, um einen nachhaltigen Einfluss auf das (Arbeits-)Verhalten der Beschäftigten auszuüben. Verfahren wie People Analytics genügen mitunter einzelne Datensätze über Mitarbeiter, um in algorithmischer Verknüpfung mit anderen, extern gewonnenen statistischen Datensätzen weitergehende Rückschlüsse auf Eigenschaften und Verhaltensweisen zu generieren.723 Wird dem System zugeKonfliktfeld, 17 ff. Der Überwachungsdruck ließe sich dadurch potenzieren, dass nicht nur Kollegen, sondern auch Kunden zur ständigen Bewertung der Mitarbeiter aufgerufen werden, etwa durch einen Auftritt in sog. sozialen Netzwerken; vgl. zum Facebook-Auftritt des Arbeitgebers Schwarze, JA 2018, 69, 70: „Pranger“-Wirkung; krit. Franzen, ZfA 2019, 18, 37. 720 Götz, Personalmanagement, 105. 721 Eingehend Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 16, 31 f., 35, unter Hinweis auf ein in der Praxis eingesetztes Betriebssystem, dass die gesamte individuelle „Performance“ erfasst und auswertet; s. auch Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 153 ff. 722 BVerfG, Beschl. v. 16. 07. 1969 – 1 BvL 19/63, BVerfGE 27, 1 = NJW 1969, 1707. 723 Vgl. noch das einst erwogene Verbot einer „automatisierten Zusammenführung einzelner Lebens- und Sozialdaten“ zu einem „Gesamtbild der wesentlichen geistigen und charakterlichen Eigenschaften oder des Gesundheitszustandes des Beschäftigten“ in § 32d Abs. 5

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

241

standen, auf Grundlage der Daten in der Personalakte zu ermessen, ob ein Kandidat für eine Beförderung „geeignet“ oder „ungeeignet“ ist, nimmt es diese Einschätzung vor – daran sei erinnert –, ohne auch nur die entfernteste Ahnung davon zu haben, welche Bedeutung diesem Urteil innewohnt. Ein Schutzkonzept, das diese Gefahr einer algorithmischen Fremdbestimmung nicht erfasst und stattdessen im Wesentlichen bloß nach einer ganzheitlichen Erfassung des Arbeitsverhaltens fragt, vermag nicht zu überzeugen. Das Bedürfnis nach einem entsprechend abgestimmten Schutzmechanismus wird unter Geltung der DSGVO im besonderen Maße virulent. So hat der Verordnungsgeber mit dem bereits erwähnten Profiling zwar das Anliegen verbunden, einen Anknüpfungspunkt für technische Innovationen zu schaffen.724 Spezifische Regelungen über die Zulässigkeit von Profiling-Maßnahmen bestehen nach Auskunft des europäischen Gesetzgebers725 jedoch nicht.726 Dass das Profiling aber schon sprachlich auf eine (umfassende) Profilbildung hindeutet, unterstreicht – diese Randnotiz sei erlaubt – die Erklärungsnot des bisherigen arbeitsrechtlichen Schutzkonzepts.727 Die folgende Darstellung macht es sich vor diesem Hintergrund zur Aufgabe, die Verfahren der People Analytics mit dem Regelungskonzept des Profiling zusammenzuführen. Die legislativen Erwägungen zum Profiling sollen dabei genutzt werden, um dem arbeitsrechtlichen Schutzkonzept auch mit Blick auf die besonderen Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung Geltung zu verschaffen. (a) People Analytics als Fall des Profiling Die vorzunehmende Operation setzt voraus, dass People Analytics als Profiling i. S. d. Art. 4 Nr. 4 DSGVO zu qualifizieren ist. Unter Profiling ist jede Art der automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten zu verstehen, die darin besteht, dass personenbezogene Daten verwendet werden, um bestimmte persönliche Aspekte, die sich auf eine natürliche Person beziehen, zu bewerten,

des Entwurfes eines Gesetzes zur Regelung des Beschäftigtendatenschutzes, BR-Drs. 535/10, S. 8. 724 Dazu Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3 Rn. 6; krit. Schantz, NJW 2016, 1841, 1844: Nennung „rein symbolisch“. 725 Vgl. dazu ErwG 72, S. 1. 726 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 4 Nr. 4 DSGVO Rn. 10; Spindler/Dalby, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 4 DSGVO Rn. 12; Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3 Rn. 6; Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 12; s. einschränkend hierzu aber noch unter C.IV.2.a)bb)(2). 727 So ist es bezeichnend, wenn Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3 Rn. 6, „Profiling“ und „Profilbildung“ unter Hinweis auf Art. 21 Abs. 1 DSGVO gleichsetzen; vgl. auch Wenhold, Nutzerprofilbildung durch Webtracking, 234, 238, 240; diff. Lorentz, Profiling, 116 ff., wonach „Profil“ das Produkt des „Profiling“-Vorgangs darstellt.

242

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

insbesondere um Aspekte bezüglich Arbeitsleistung, wirtschaftliche Lage, Gesundheit, persönliche Vorlieben, Interessen, Zuverlässigkeit, Verhalten, Aufenthaltsort oder Ortswechsel der natürlichen Person zu analysieren oder vorherzusagen (Art. 4 Nr. 4 DSGVO).

Kennzeichnend für das Profiling ist der Akt der Bewertung.728 Persönliche Aspekte werden bewertet, indem aus dem personenbezogenen Eingangsdatum allein oder in Kombination mit anderen Informationen neue Informationen über die betroffene Person generiert werden.729 Der Katalog der vom Profiling in den Blick genommenen persönlichen Aspekte ist dabei keineswegs abschließend („insbesondere“).730 Im Rahmen von People Analytics werden personenbezogene Daten anhand KIgestützter Methoden verarbeitet, um bestimmte persönliche Aspekte über Beschäftigte (bzw. Bewerber) in Erfahrung zu bringen und zur Grundlage einer nachfolgenden Entscheidung zu machen.731 Die personenbezogenen Daten werden unter Anwendung spezifischer Datensätze mit Korrelationsmustern verknüpft und hierdurch auf verschiedene Merkmale zielgerichtet untersucht. Die personenbezogenen Daten werden mithin derart miteinander in Verbindung gesetzt, dass eine neue Information (z. B. Eignung für eine bestimmte Stelle, Arbeitsleistung, Neigung zur Kündigung) „entsteht“. In Verfahren der People Analytics, seien sie deskriptiver, prädikativer oder – hierauf aufbauend – präskriptiver Art, ist somit ein Fall des Profiling zu erblicken.732 (b) Regelungsbereich des arbeitgeberischen Profiling (aa) Überblick Dem Profiling liegt erkenntlich („persönliche Aspekte […] zu bewerten“) ein weites733 Konzept zugrunde. Es erfasst nicht nur die Analyse, d. h. die Untersuchung persönlicher Merkmale, sondern auch deren Verwendung zur Ermittlung („Vorhersage“) weitergehender Aspekte, wie etwa betreffend die Arbeitsleistung oder all-

728 Der Profiling-Begriff erfasst mithin nicht die Phasen der Datenerhebung oder ihrer Verwendung zur Modellierung bestehender algorithmischer Modelle; ausf. Lorentz, Profiling, 100 ff. 729 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 4 Nr. 4 DSGVO Rn. 6; ferner Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 7: „Bewertung“ lege „Einschätzung oder Beurteilung einer Person“ nahe. 730 Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 37. 731 Möglich sind freilich auch Verarbeitungen anonymisierter Daten, wenn etwa bloß Analysen auf Abteilungsebene durchgeführt werden sollen; s. Götz, Personalmanagement, 162. 732 Götz, Personalmanagement, 162 f.; König, Beschäftigtendatenschutz, § 5 Rn. 57; Holthausen, RdA 2021, 19, 26; wohl auch Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 4 Rn. 86 f.; Ehmann/ Selmayr/Klabunde, DSGVO, Art. 4 Rn. 29. 733 Dazu Kort, RdA 2018, 24, 28 f.; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 428d; ders., Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 11: „erschreckend weit“.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

243

gemein das Verhalten.734 Hinzu kommt, dass die DSGVO keine Aussage darüber trifft, welche Intensität bzw. Art der Datenverarbeitung ein Profiling voraussetzt. Ein Profiling kann demgemäß unabhängig davon bestehen, ob die ihm zugrunde liegenden Daten verdeckt oder offen erhoben wurden. Ebenso wenig ist es von Belang, ob bloß einzelne Aspekte oder das gesamte (Arbeits-)Verhalten erfasst wurden und wie viele persönliche Aspekte zur Bewertung letztlich herangezogen werden. Ein Profiling ist daher insbesondere auch dann anzunehmen, wenn bloß ein personenbezogenes Datum,735 wie etwa die Produktivität des Mitarbeiters, bspw. mit den betrieblichen Gesamtumsätzen unter Beachtung saisonaler Besonderheiten in Verbindung gesetzt wird, um auf diese Weise den „ergebnisstärksten“ Mitarbeiter zu ermitteln und diesen für eine Beförderung zu empfehlen. Bei alldem ist sich der Verordnungsgeber des grundsätzlichen Risikos bewusst, dass „Informationen dazu benutzt werden können, um Profile der natürlichen Personen zu erstellen“.736 Im Falle einer „systematischen und umfassenden Bewertung persönlicher Aspekte“ ist der Verantwortliche daher zur Durchführung einer sog. Datenschutz-Folgenabschätzung verpflichtet (§ 35 Abs. 3 lit. a DSGVO). Das gilt jedenfalls dann, wenn die „Bewertung“ auf eine automatisierte Verarbeitung einschließlich Profiling zurückgeht und ihrerseits als Grundlage für Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO herhält. Dieser Überblick will zeigen: Das Konzept des Profiling markiert den legislativen Versuch, neuartige technische Innovationen, wozu auch People Analytics zu rechnen sind, tatbestandlich zu erfassen. Die DSGVO sieht einstweilen jedoch davon ab, derartige Bewertungsverfahren spezifischen Zulässigkeitsanforderungen zu unterwerfen.737 Ungeachtet dieses vordergründig wenig befriedigenden Regelungsumfelds sensibilisiert die Anerkennung des Profiling gleichwohl für die besondere Relevanz bewertender Datenverarbeitungen für das Persönlichkeitsrecht. Im Umgang mit Profiling-Maßnahmen hat sich der Rechtsanwender neben der begrifflichen Weite (dazu sogleich unter (bb)) daher stets auch der verordnungsgeberischen Anerkennung besonderer Persönlichkeitsimplikationen (unter (cc)) zu vergewissern. (bb) Begrenzung des Arbeitgeberinteresses auf einzelne Aspekte Es ist dieses ein Spannungsfeld, das Profiling-Maßnahmen letztlich auch für das Arbeitsrecht anschlussfähig macht. Wie der Verordnungsgeber das Persönlichkeitsrecht des Betroffenen stets gewahrt wissen will, erweist sich das Arbeitsrecht unter Hinweis auf das sog. „Fragerecht“ des Arbeitgebers geübt darin, das Infor734 Vgl. Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 7 f: „Profiling“ könne Datenerhebung, Analyse und Anwendung der Korrelationen umfassen. 735 Vgl. Lorentz, Profiling, 125; a. A. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 4 Nr. 4 DSGVO Rn. 5: wenigstens zwei. 736 ErwG 30, S. 2; Spindler/Dalby, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 4 DSGVO Rn. 12; vgl. auch Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 39. 737 Einschränkend hierzu noch unter C.IV.2.a)bb)(2).

244

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

mationsinteresse des Arbeitgebers und das Interesse des Arbeitnehmers an der Zurückhaltung ihn betreffender Informationen miteinander in Ausgleich zu bringen.738 Entscheidend ist, ob der Arbeitgeber im Einzelfall „ein berechtigtes, billigenswertes und schutzwürdiges Interesse“ an der Kenntnis bestimmter Informationen über seine Mitarbeiter hat.739 Ein berechtigtes Interesse ist nach st. Rspr. des BAG nur dann anzunehmen, wenn sein Interesse an der jeweiligen Information so gewichtig ist, dass das Interesse des Arbeitnehmers, seine persönlichen Lebensumstände zum Schutz seines Persönlichkeitsrechts und zur Sicherung der Unverletzlichkeit seiner Individualsphäre geheim zu halten, dahinter zurückzutreten hat.740 Richtschnur ist die jeweils nach dem Arbeitsvertrag geschuldete Tätigkeit: Die nachgefragte Information muss für die Beurteilung der Fähigkeit, die versprochene Tätigkeit zu verrichten, von erheblicher Bedeutung sein.741 Das arbeitgeberseitige „Fragerecht“ betrifft, wie die umfangreiche Kasuistik verrät,742 stets die Betrachtung des einzelnen Merkmals.743 Es ist Ausdruck des Arbeitgeberinteresses, bestimmte Informationen über den Arbeitnehmer in Erfahrung zu bringen, um hieran ggf. konkrete Einzelentscheidungen anzuknüpfen. Der Arbeitgeber hat, anders gewendet, kein abstraktes Interesse daran, die Persönlichkeit des Arbeitnehmers in ihrer Gesamtheit zu erfassen.744 Im Gegenteil: Die Persönlichkeit des Arbeitnehmers ist für den Arbeitgeber nur insoweit von Bedeutung, wie sie für die Erreichung des arbeitsvertraglich verfolgten Zwecks von Relevanz ist.745 Steht der Arbeitgeber vor einer Entscheidung über die Einstellung eines Arbeitnehmers oder die Ausübung seines Direktionsrechts, wird er stets die konkrete Tätigkeit im Blick haben und allein an den hierfür notwendigen Informationen interessiert sein. 738

151 ff.

Zu dieser Informations- und Machtasymmetrie ausf. Culik, Beschäftigtendatenschutz,

739 St. Rspr., s. nur BAG, Urt. v. 20. 03. 2014 – 2 AZR 1071/12, AP BGB § 123 Nr. 73 = NZA 2014, 1131; Urt. v. 15. 11. 2012 – 6 AZR 339/11, AP BGB § 138 Nr. 69 = NZA 2013, 429; ausf. m. w. N. Richardi/Thüsing, BetrVG § 94 Rn. 13. 740 S. nur BAG, Urt. v. 05. 10. 1995 – 2 AZR 923/94, AP BGB § 123 Nr. 40 = NZA 1996, 371; strenger Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 119: „Ohne die Erhebung bzw. Verwendung der Daten muss die Erreichung der betrieblichen Ziele nachweisbar gefährdet sein“; weitergehend Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 34: „schon dann erforderlich, wenn nicht unerhebliche Effizienzgewinne erzielt werden“. 741 Richardi/Thüsing, BetrVG § 94 Rn. 13. 742 S. nur Däubler, NZA 2017, 1481, 1482 ff. 743 Vgl. hinsichtlich People Analytics auch Götz, Personalmanagement, 96. 744 Das Arbeitgeberinteresse sei in den Worten der von Hans Fallada entwickelten Figur des Spannfuß widergespiegelt: „Sie überschätzen das Interesse, das die Firma an Ihrem Privatleben nimmt […] Die Firma ermöglicht erst Ihr Privatleben, Herr! Daher kommt erst die Firma, noch mal die Firma, zum dritten Mal die Firma, und dann können Sie machen, was Sie wollen.“ 745 Insofern ist Betz, ZD 2019, 148, 150, nicht zu widersprechen, wonach ein Interesse des Arbeitgebers jedenfalls im Falle einer verkehrswesentlichen Eigenschaft i. S. d. § 119 Abs. 2 BGB anzuerkennen ist; dem folgend Herdes, in: Taeger, Die Macht der Daten, 77, 81.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

245

Erinnert sei nur an die Frage nach einer Schwangerschaft einer Bewerberin: Dem Arbeitgeber geht es – insofern teilt er das Schicksal des bloß syntaktisch arbeitenden Systems – nicht etwa um die Bedeutung einer etwaigen Schwangerschaft für seine potentielle Arbeitnehmerin; es geht ihm nicht um die Auswirkungen, die eine Niederkunft für die persönliche Lebenswelt der Bewerberin hat. Mit seiner Frage verfolgt er einzig und allein das Interesse, einschätzen zu können, ob die Bewerberin zu Beginn des Arbeitsverhältnisses (oder später) aufgrund eines Beschäftigungsverbots ggf. nicht eingesetzt werden kann.746 Es ist, anders als die Legaldefinition des Profiling auf den ersten Blick nahelegt, nicht erst die Fülle an Informationen über die Persönlichkeit des Arbeitnehmers, die dem Arbeitgeber eine informierte Entscheidung erlaubt. Maßstab für die Bestimmung einer vom Arbeitgeberinteresse umfassten Information ist allein die konkrete Tätigkeit. Aus diesem Grund mag es der Arbeitgeber bspw. für erforderlich halten, dass ein Außendienstmitarbeiter kundenfreundlich auftritt. Keine Rolle spielt es für ihn dagegen, ob der Außendienstmitarbeiter in einem besonderen Maße fähig ist, mit anderen zusammenzuarbeiten.747 Ebenso wenig ist es für den Arbeitgeber grundsätzlich von Belang, ob ein Arbeitnehmer von Natur aus zur Geselligkeit neigt. Ob dieser seine Freizeit damit verbringt, sich mit anderen Menschen zu umgeben, um gemeinsam einer Freizeitaktivität nachzugehen, ist für den Arbeitgeber nur dann, und nur insoweit, von Bedeutung, wenn diese Information für die arbeitsvertraglich verabredete Tätigkeit von Belang ist. Tätigkeitsrelevant und damit dem unternehmerischen Interesse des Arbeitgebers zuträglich ist die Veranlagung zur Geselligkeit etwa dann, wenn sich diese in einer Gewerkschaftszugehörigkeit des Arbeitnehmers äußert.748 Das Interesse des Arbeitgebers – das sollen die skizzierten Konstellationen zeigen – geht immer nur dahin, einen im Hinblick auf die bestimmte Tätigkeit relevanten Teil der Persönlichkeit in Erfahrung zu bringen.749 Dieser Maßstab mag sich von Mitarbeiter zu Mitarbeiter unterscheiden. So wird einem Beschäftigten in einer bedeutenden (repräsentativen) Leitungsfunktion regelmäßig ein höheres Maß an Informationspreisgabe zuzumuten sein als den austauschbaren Arbeitnehmern in der

746

848. 747

Vgl. BAG, Urt. v. 06. 02. 2003 – 2 AZR 621/01, AP BGB § 611a Nr. 21 = NZA 2003,

Betz, ZD 2019, 148, 150. Zur Frage nach der Gewerkschaftszugehörigkeit s. nur Löwisch/Rieble, TVG, § 3 Rn. 340 ff. 749 Das wird auch durch die Überlegung bestätigt, dass ein Arbeitnehmer, der sich der (nahezu) vollständigen Durchleuchtung seiner Persönlichkeit gegenübersieht, zu einem systemkonformen Verhalten neigen dürfte, um die intimen Aspekte seiner Persönlichkeit vor der Kenntnisnahme Dritter zu schützen. Ein derartiger Anpassungsdruck könnte letztlich zu einem Kreativitätshemmnis führen sowie in der für den Arbeitgeber wenig attraktiven Überlegung kulminieren, nur noch „Dienst nach Vorschrift“ zu verrichten; vgl. Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 238. 748

246

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Produktion.750 Und doch ändert dies nichts daran, dass es dem Arbeitgeber auch in solchen Fällen immer nur um diejenigen Persönlichkeitsaspekte geht, die mit Blick auf die jeweilige Tätigkeit von Relevanz sind. Sämtliche Informationen, die über diesen Teil hinausgehen, sind demgemäß schon gar nicht dem Abwägungskriterium „Informationsinteresse des Arbeitgebers“ zuzuordnen. Nichts anderes kann gelten, wenn technisch immer ausdifferenziertere Erkenntnisquellen die Informationsmöglichkeiten des Arbeitgebers zu erweitern versprechen.751 Das Informationsinteresse des Arbeitgebers mag sich entsprechend vergrößern. Doch wird er auch unter derartigen Bedingungen seinen Entscheidungen stets nur diejenigen spezifischen Informationen zugrunde legen, die für die betreffende Tätigkeit konkret von Bedeutung sind. Daraus folgt, dass algorithmische Verfahren, die über das an der konkreten Tätigkeit ausgerichtete („berechtigte“, vgl. Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO) Informationsinteresse des Arbeitgebers hinaus die Persönlichkeit des Arbeitnehmers zu erfassen suchen, von vornherein als unzulässig anzusehen sind.752 Der konzeptionell weite Begriff des Profiling i. S. d. Art. 4 Nr. 4 DSGVO steht diesem Verständnis mitnichten entgegen. Das Profiling blickt seiner Legaldefinition nach auf die Verwendung personenbezogener Daten, um „bestimmte persönliche Aspekte“ zu bewerten. Es geht dem Profiling nach dem verordnungsgeberischen Anliegen also nicht zwingend darum, bspw. sämtliche „Aspekte bezüglich Arbeitsleistung“ zu bewerten. Das Profiling gibt sich vielmehr damit zufrieden, dass eine Verarbeitung personenbezogener Daten zu dem Zweck stattfindet, einzelne („bestimmte“) persönliche Aspekte zu ermitteln.753 (cc) Grenze: Wahrnehmung als individuelle Persönlichkeit Die hiesige Forderung nach einer Beschränkung algorithmischer Bewertungsverfahren auf einzelne Aspekte der Persönlichkeit ist, wie der Anschluss an die Grundsätze des „Fragerechts“ zu belegen weiß, alles andere als disruptiv. Das ar750

Culik, Beschäftigtendatenschutz, 150; Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“, 234. Hierzu Culik, Beschäftigtendatenschutz, 150. 752 Die Erstellung eines „Persönlichkeitsprofils“ bzw. eine „umfassende“ Persönlichkeitsanalyse ebenfalls abl. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 120, § 7 Rn. 428d; Niklas/ Thurn, BB 2017, 1589, 1592; Kort, NZA-Beilage 2016, 62, 70; BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, BDSG § 26 Rn. 73.2: grundsätzlich unzulässig; Betz, ZD 2019, 148, 150: „unverhältnismäßig“; ErfK/Preis, BGB § 611a Rn. 333; Dzida, NZA 2017, 541, 545: keine Persönlichkeitsdurchleuchtung; HaKo-BetrVG/Kreuder/Matthiessen-Kreuder, § 94 BetrVG Rn. 21: vorbehaltlich zwingender Gründe der Arbeits- und Betriebssicherheit; Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 315: Persönlichkeitsanalyse im Bewerbungsverfahren „prinzipiell“ unzulässig; anders Bausewein, ZD 2014, 443, 446, ausnahmsweise zulässig bei „unternehmenskritischen“ Positionen und Relevanz für Existenz des Unternehmens. 753 Ähnlich Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 134 f.: Profiling kann „immer nur einzelne Aspekte“ betreffen. Dem steht es nicht entgegen, wenn a minore ad maius argumentiert wird, dass auch die Bewertung der „Persönlichkeit im Ganzen“ von Art. 4 Nr. 4 DSGVO erfasst werde; s. Lorentz, Profiling, 103 f. 751

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

247

beitsrechtliche Urteil über die Unzulässigkeit einer umfassenden algorithmisch vermittelten Profilbildung ist genau besehen Ausdruck des ohnehin geltenden Verbots einer Registrierung und Katalogisierung des Arbeitnehmers. Die verfassungsrechtliche Rückbesinnung erinnert allerdings an einen Aspekt des Persönlichkeitsschutzes, der derart zentral verortet ist, dass er einer bloß syntaktisch vermittelten Bewertung nicht zugänglich sein kann, ohne sich dabei selbst preiszugeben. Die Rede ist von dem Gebot, den Arbeitnehmer als individuelle Person wahrzunehmen,754 ihn unter „Wahrung personaler Individualität, Identität und Integrität“ zu begreifen.755 Der Arbeitnehmer darf mithin nicht zum Objekt herabgewürdigt und dabei einer Behandlung ausgesetzt werden, „die seine Subjektqualität prinzipiell in Frage stellt“.756 People Analytics fordern diese Verständigung von Grund auf heraus.757 Unverblümt geht es ihnen darum, einzelne persönliche Merkmale zu nutzen, um unter Hinzuziehung extern gewonnener Datensätze Korrelationen sichtbar zu machen und dadurch neuartige Informationen über den Betroffenen zu generieren. Ergebnis dieser Operation ist jedoch keine verständige Prognose, sondern ein bloß syntaktisch vermittelter Wahrscheinlichkeitswert über das Zutreffen bestimmter Informationen. Menschliche Handlungen werden hiernach nicht (mehr) als Ausdruck etwas Unergründlichen („Unerklärbarkeit“)758 bzw. Unteilbaren (lat. „individuum“) verstanden. People Analytics stützen sich vielmehr auf die Annahme, dass sich menschliche Verhaltensweisen, Wesensmerkmale und Charakterzüge, wie Interessen und Zuverlässigkeit (Art. 4 Nr. 4 DSGVO), vollständig algorithmisch durchdringen, berechnen und vergleichen lassen. Diese Prämisse aber bedeutet, wie Dreyer für den Fall der algorithmischen Verhaltensvorhersage bemerkt, streng genommen eine systematische Negierung der Individualität.759 Sie bringt das Anliegen zum Ausdruck, den Arbeitnehmer nicht mehr als individuelle Persönlichkeit, sondern bloß als statistische Größe innerhalb 754

Vgl. den Appell von Ehmann, in: FS Wiese, 99, 102: „Respektiere den Arbeitnehmer als Person“. 755 BVerfG, Beschl. v. 17. 01. 2017 – 2 BvB 1/13, BVerfGE 144, 20 = NJW 2017, 611, 619 Rn. 539. 756 BVerfG, Urt. v. 26. 02. 2020 – 2 BvR 2347/15 u. a., NJW 2020, 905, 906 Rn. 206; Beschl. v. 04. 02. 2010 – 1 BvR 369/04 u. a., NJW 2010, 2193, 2195 Rn. 28; Beschl. v. 20. 10. 1992 – 1 BvR 698/80, BVerfGE 87, 209 = NJW 1993, 1457, 1498; Beschl. v. 15. 12. 1970 – 2 BvF 1/69, 2 BvR 629/68, 2 BvR 308/69, AP GG Art. 10 Nr. 1 = NJW 1971, 275, 279. 757 Grundlegend Dreyer, in: Hoffmann-Riem (Hrsg.), Big Data – Regulative Herausforderungen, 135, 136 ff. 758 Vgl. oben 2. Teil, C.II.1.a)bb)(2). 759 Dreyer, in: Hoffmann-Riem (Hrsg.), Big Data – Regulative Herausforderungen, 135, 139: „Wenn Vorhersagesoftware darüber entscheidet, wie ein Einzelner in Zukunft entscheiden wird, dann ist das Individuum systematisch seiner Selbstbestimmung und Eigenständigkeit beraubt […]“; ähnlich Nink, Justiz und Algorithmen, 349, 352: Reduktion des Menschen auf einen Zahlenwert „stellt seine Subjektqualität in Frage“.

248

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

einer Referenzgruppe wahrzunehmen.760 Die Persönlichkeit, so steht zu befürchten, spielt hierbei nur noch insofern eine Rolle, als sie als Beurteilungsgrundlage diejenigen Daten zur Verfügung stellt, die für die Kategorisierung des Arbeitnehmers von Relevanz sind. Der ihr traditionell zugeschriebene intrinsische Wert verliert indes mehr und mehr an Gewicht. Nicht genug: Nach Durchführung der Analyse sieht sie sich einem statistischen Wahrscheinlichkeitsurteil gegenüber, mit dem sie nunmehr um Geltung zu ringen hat.761 (a) Arbeitsrechtliche Rezeption Diesen Befund nehmen einige Autoren zum Anlass, eine Prognose persönlicher Aspekte von Arbeitnehmern generell als unzulässig anzusehen.762 Die Grenze zur „Persönlichkeitsdurchleuchtung“ sei demnach dann überschritten, wenn Informationen über einen Mitarbeiter von einer derartigen Dichte vorlägen, dass kaum Ergänzungen mehr möglich seien und dadurch künftiges Verhalten über das „einem traditionellen Vorgesetzten mögliche Maß hinaus“ prognostizierbar werde.763 Eine hiervon abweichende Auffassung stellt darauf ab, dass Big Data-Analysen mit dem Gebot des Persönlichkeitsschutzes allein dann nicht mehr zu vereinbaren seien, wenn die Prognose eine Nähe764 zum „Kern“ der Persönlichkeit aufweise.765 Demgemäß sei nicht jede verhaltensprognostizierende Big Data-Analyse als unzulässig anzusehen, nur weil sie über das Maß des Menschenmöglichen hinausgehe. Im Anschluss hieran wird hervorgehoben, dass es allein auf die im Einzelfall von der Big Data-Analyse in den Blick genommenen personenbezogenen Aspekte ankomme.766 Seien Fragen der persönlichen Leistungsfähigkeit und Belastbarkeit 760 Vgl. Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 62; dazu Gola, RDV 2018, 24, 28. 761 Vgl. Han, Psychopolitik, 22: „Die Offenheit der Zukunft ist konstitutiv für die Freiheit der Handlung“. 762 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 120 (auch zum Folgenden); Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 42, der „klare gesetzliche Verbote“ hinsichtlich verhaltensprognostizierender Systeme fordert; dem folgend Thomsen, CuA 10/2020, 20, 23. 763 Vehemente Kritik erfährt die Ausrichtung an menschlichen Maßstäben dagegen von Hamann/Haußmann, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 6 Rn. 84: „sinnlose“ Beschränkung des Technikeinsatzes; auch Rudkowski, NZA 2019, 72, 74. 764 Es kann hier nur die Rede von „Nähe“ sein, weil anzunehmen ist, dass die menschliche Sozialisation bei jedem Menschen unterschiedlich abläuft. Daher „gibt es eine Grenze für das, was wir einer anderen Person verständlich machen können. Bei jedem von uns existiert im Letzten eine Privatheit, die absolut verhindert, daß einer unserer Gedanken zur Gänze dem uns umgebenden Universum mitgeteilt wird, und die somit jeden von uns von jedem anderen erkennenden Objekt in der Welt isoliert“ (Weizenbaum, Die Macht der Computer, 256). 765 Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 328; Dzida, NZA 2017, 541, 545; aus schweizerischer Sicht Kasper/Wildhaber, in: Kieser/Pärli/Uttinger, Datenschutztagung 2018, 189, 208. 766 Hamann/Haußmann, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 6 Rn. 85 (auch zum Folgenden).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

249

betroffen, könnte deren Analyse unter Umständen durch das Informationsinteresse des Arbeitgebers gerechtfertigt sein, wenn sie einen konkreten Bezug zur Tätigkeit des Mitarbeiters bzw. Bewerbers aufwiesen. Dies gelte jedenfalls insoweit, wie belastbare („harte“) Daten, z. B. Kennzahlen zur „Performance“ des Mitarbeiters, herangezogen werden. Anders sei indes bei Fragen zu entscheiden, die Aussagen über den Charakter oder das Sozialverhalten beinhalteten, wie „Teamfähigkeit“ oder Freundlichkeit gegenüber Kunden. (b) Stellungnahme Den letztgenannten Ansichten ist insofern beizupflichten, dass nicht jedes algorithmische Bewertungsverfahren einen unmittelbaren Bezug zu Persönlichkeitselementen des Arbeitnehmers herstellt, geschweige denn am Kern der Persönlichkeit operiert. Das zeigt sich etwa, wenn unternehmensbezogene Kennzahlen prognostiziert werden sollen, die bloß deshalb einen Personenbezug aufweisen, weil sie der Sache nach mit der von dem jeweiligen Mitarbeiter ausgefüllten Position im Unternehmen verbunden sind. Beispiel (Außendienstmitarbeiterfall): Werden die Verkaufsergebnisse eines Außendienstmitarbeiters unter Berücksichtigung unternehmensinterner Kennzahlen sowie externer Entwicklungen und Trends zum Gegenstand einer Prognose über künftige Umsätze der von ihm vertretenen Unternehmenssparte gemacht, weist die Prognose nur deshalb und nur insofern einen Personenbezug auf, als die individuellen Umsatzergebnisse naturgemäß mit der Position des Außendienstmitarbeiters verbunden sind. Soweit die Prognose nicht unter detaillierter Aufzeichnung nahezu sämtlicher Arbeitsschritte des Außendienstmitarbeiters angestellt wird, kann von einer Infragestellung seiner Persönlichkeit keine Rede sein.

Der Außendienstmitarbeiterfall gibt zu verstehen, dass, wie nicht zuletzt auch die spezifischen Regeln über eine Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten gemäß Art. 9 DSGVO unterstreichen, manche personenbezogene Merkmale die Persönlichkeit des Arbeitnehmers weniger berühren als andere.767 Ob eine algorithmische Bewertung (bzw. Prognose) personenbezogener Merkmale der Erwartungshaltung gerecht wird, den Arbeitnehmer als individuelle Persönlichkeit wahrzunehmen, kann daher immer nur an dem zu verarbeitenden Aspekt bemessen werden.768 Es ist dies zusammengenommen die Forderung nach einer graduellen Betrachtung, die umso strenger auszufallen hat, je intensiver die algorithmische Annäherung an die individuelle Persönlichkeit des Arbeitnehmers, das Vordringen an das „Unerklärliche“, an den Kern des Menschseins ausfällt.769 767 Vgl. auch die Wertungen zum GenDG BT-Drs. 16/10532, S. 37; hierzu Fischinger, NZA 2010, 65 ff. 768 Ebenso Hamann/Haußmann, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 6 Rn. 85. 769 Der graduelle Ansatz ist keineswegs neu, sondern bereits in der sog. Sphärentheorie angelegt; hierzu mit Blick auf Big Data-Analysen Culik, Beschäftigtendatenschutz, 155 f.; für die Etablierung einer „europäischen Sphärentheorie“ Lorentz, Profiling, 149 ff., wonach zu fragen sei, ob neben Art. 8 GrCh auch Art. 7 GrCh „in besonderem Maße“ beeinträchtigt werde (144).

250

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

(aa) Predictive Policing Entschieden anders zu beurteilen als der Außendienstmitarbeiterfall sind etwa prädikative Analyseverfahren, mit deren Hilfe die Wahrscheinlichkeit ermittelt werden soll, dass Arbeitnehmer zu einem vertragswidrigen Verhalten (Straftat, Compliance-Verstoß) neigen. Sofern ein solches Predictive Policing770 für zulässig befunden wird,771 übersieht diese Lesart, dass derartige Verfahren – so sie denn ohne eine ganzheitliche Erfassung des Arbeitsverhaltens überhaupt möglich sind – Arbeitnehmer einem anlasslosen Generalverdacht aussetzen. Sie widersprechen damit nicht nur der im gegenseitigen Grundvertrauen der Vertragspartner772 verankerten Annahme, dass sich die weit überwiegende Mehrheit der Arbeitnehmer rechtstreu verhält.773 Verfahren des Predictive Policing kehren diese Grundannahme in ihr Gegenteil. Sie erzeugen einen permanenten Überwachungsdruck, der vom Arbeitnehmer ein Verhalten in ständiger Konformität verlangt. Darüber hinaus geht Predictive Policing unumwunden davon aus, dass Pflichtverletzungen algorithmisch berechenbar sind. Ob ein Mitarbeiter dazu neigt, sich vertragswidrig zu verhalten, soll hiernach keine Frage (mehr) sein, die der Einzelne in Abwägung von „Gut“ und „Böse“ exklusiv für sich selbst beantwortet. Die Antwort hierauf soll der Arbeitnehmer nicht in einem unantastbaren Rückzugsort seiner Persönlichkeit finden. Sie wird ihm gewissermaßen von außen herangetragen (ohne dass das KI-Verfahren den Kategorien „Gut“ und „Böse“ irgendeine Bedeutung zumisst). Ein solcher Mechanismus aber meint nichts anderes, als die Bedeutung der individuellen, selbstbestimmten Lebensführung kategorisch in Abrede zu stellen. Die Analyse tritt in anderen Worten an einen Bereich der Persönlichkeit heran, deren Berührung – wie im Falle der umfassenden Aufzeichnung des gesamten Arbeitsverhaltens – eine prinzipielle Missachtung der Individualität des Arbeitnehmers zum Ausdruck bringt. Allein die Methoden unterscheiden sich: Bedarf es im Falle der herkömmlichen Überwachung noch der umfassenden (quantitativen) Aufzeichnung des Arbeitnehmerverhaltens, um natürliche Schutzmechanismen zu überwinden und den Arbeitnehmer zu Verhaltensänderungen zu veranlassen,774 so genügt dem Verfahren des Predictive Policing ein qualitativer Ansatz, um die Per770

Zu den verfassungsrechtlichen Bezügen s. Härtel, LKV 2019, 49, 54 ff. So Rudkowski, NZA 2019, 72, 74, vorbehaltlich der Erstellung eines Persönlichkeitsprofils; Haußmann/Thieme, NZA 2019, 1612, 1615; Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1095; Hinz, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 539, 544; wohl auch Steege, MMR 2019, 715, 719: keine „Totalüberwachung“; diff. Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 328; nur bei Einwilligung Knappertsbusch/Kronenberger, in: Knappertsbusch/ Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 113, 116 f.; offen Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 303; vgl. auch LAG München, Beschl. v. 23. 07. 2020 – 2 TaBV 126/19 –, juris Rn. 100 ff. 772 Vgl. hierzu BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 895 Rn. 21. 773 Ausdrücklich ArbG Berlin, Urt. v. 16. 10. 2019 – 29 Ca 5451/19, NZA-RR 2020, 68, 70 Rn. 30. 774 Vgl. dazu Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 31 f.; s. auch schon Ehmann, in FS Hilger/Stumpf, 125, 133 f.: „Ausschaltung von Abwehrmechanismen“. 771

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

251

sönlichkeit des Arbeitnehmers grundlegend zur Disposition zu stellen.775 Verfahren des Predictive Policing sind daher generell als unzulässig anzusehen.776 (bb) Vorhersage von Eigenkündigungen Ähnliche Vorbehalte sind gegenüber algorithmischen Verfahren anzumelden, die unter Anwendung prädikativer Methoden die Wahrscheinlichkeit dafür ermitteln, dass Mitarbeiter in näherer Zukunft ihre Arbeitsverhältnisse kündigen.777 Beispiel (IBM)778 : Für die Vorhersage von Kündigungen bedarf es unter Anwendung eines Verfahrens des US-amerikanischen Unternehmens IBM Informationen über (1) die berufliche Mobilität, (2) Kontakte mit einem Job-Vermittler, (3) die Zufriedenheit mit dem Job, (4) die Effizienz des zuständigen Managers, (5) Aufstiegschancen, (6) die Anzahl der erhaltenen Förderungen, (7) die Wettbewerbsfähigkeit bei Bezahlung und Incentives, (8) die Wettbewerbsfähigkeit von Vorteilen (Incentives, Privilegien), (9) erhaltene Lohnsteigerungen, (10) die Anerkennung, (11) die Sicherheit des Arbeitsplatzes, (12) Entlassungen in der Organisation, (13) Außenseiterpositionen in der Organisation, (14) die Sicherheit am Arbeitsplatz, (15) die Zeit, die mit Telearbeit verbracht wird, (16) den Arbeitsstress sowie (17) zusätzlich: Geschlecht, Beschäftigung, Hierarchieebene, High Potential Status, Branche, Land.

Nicht zu überhören ist das Plädoyer, wonach es bei der Frage, ob ein Arbeitnehmer demnächst kündige, nicht um die Ergründung seines „Wesens“ gehe.779 Immerhin finde keine negative Beeinflussung statt, schließlich erhalte der betreffende Mitarbeiter selbst im Falle eines unzutreffenden Urteils über seine Wechselwilligkeit allenfalls ein verbessertes Vertragsangebot. Das aber stelle unter Beweis, dass er kaum schutzwürdig sei.780 Einem entsprechenden algorithmischen Bewertungsverfahren könne daher nicht generell die Anerkennung versagt werden. Diesem Befund sind mit Blick auf das IBM-Beispiel dreierlei Aspekte entgegenzuhalten: Ein Verfahren zur Ermittlung der Wechselwilligkeit bedarf, wie das IBM-Beispiel eindrucksvoll illustriert, erstens einer bedenkenswert umfangreichen Informationsgrundlage. Einem solchen Verfahren scheint es um nichts anderes zu gehen, als ein nahezu vollständiges Abbild des betreffenden Mitarbeiters zu zeichnen.781 Allein dieser Umstand782 lässt bezweifeln, ob eine Datenverarbeitung 775

Vgl. Hoffmann-Riem, AöR 2017, 1, 15: „mittelbare Steuerung des Verhaltens“. So auch Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429b: Verstoß gegen das „Verbot zur Erstellung eines Persönlichkeitsprofils“; Dzida, NZA 2017, 541, 545: „Ausleuchten der Persönlichkeit“. 777 Vgl. hierzu schon Diercks, PinG 2016, 30, 33 ff., noch zu § 28b BDSG a. F. 778 Nach Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme, 118 f. 779 So Dzida, NZA 2017, 541, 545. 780 Zu diesem materialistisch verengten Standpunkt Diercks, PinG 2016, 30, 35. 781 S. exemplarisch Isson/Harriott, People Analytics, 362 f., die sich dafür aussprechen, die Wechselwilligkeit des Einzelnen nicht am Durchschnitt der Belegschaft auszurichten, sondern darüber hinausgehend („beyond the average“) durch die stetige Auswertung der individuellen 776

252

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

wie das IBM-Verfahren schon nach herkömmlichen Maßstäben mit dem Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers zu vereinbaren ist.783 Nicht minder schwer wiegt zweitens der Grad, in dem die algorithmische Prognose über die Wahrscheinlichkeit einer Eigenkündigung an die individuelle Persönlichkeit des Arbeitnehmers heranrückt. Wie schon im Fall des Predictive Policing liegt dem Verfahren die Annahme zugrunde, dass das Verhalten des Mitarbeiters, und sei es wie vorliegend auch in Fragen seiner persönlichen, wirtschaftlichen und sozialen Absicherung, nicht (mehr) seiner individuellen Persönlichkeit entspringt, sondern im Einzelnen vollends berechenbar ist. Die Annahme operiert damit ebenso am Kern der Persönlichkeit des Arbeitnehmers wie das Predictive Policing: Die Frage nach der Wechselwilligkeit des Arbeitnehmers betrifft eine derart bedeutsame Angelegenheit für seine Lebensführung, sein Dasein, die wie die Frage nach „Gut“ und „Böse“ der unangefochtenen Selbstbestimmung des Arbeitnehmers vorbehalten ist.784 Nimmt ein bloß syntaktisch arbeitendes Verfahren diese Antwort vorweg, drückt es seine Missachtung gegenüber der verständigen Würdigung des Arbeitnehmers aus, die er in Befragung seiner individuellen Bedürfnisse anstellt.785 Diese Deutung weiß drittens auch deshalb zu überzeugen, weil der Arbeitnehmer in Ansehung eines bloß syntaktisch vermittelten Urteils über seine vermeintliche „Amtsmüdigkeit“ einen unverhältnismäßig hohen Leistungsdruck verspüren wird. Denn wenn er damit rechnen muss, dass ein nicht der algorithmischen Norm entsprechendes Verhalten herangezogen wird,786 um eine (vorgeblich) evidenzbasierte Prognose über die seine persönliche Sphäre erheblich betreffende Kündigungsentscheidung anzustellen, wird er gerade „versuchen, nicht durch solche Verhaltensweisen aufzufallen“.787 Schließlich versteht das System ebenso wenig von dem Leistung zu ermitteln („change in performance over time for each employee“; Hervorhebung im Original). 782 Diese Bedenken sind auch gegenüber einzelnen Eingangsdaten (etwa Ziff. 15 und 16) zu wiederholen, denn diese scheinen gerade darauf ausgelegt zu sein, die Arbeitsleistung des Mitarbeiters minutiös zu erfassen. 783 Ähnlich Götz, Personalmanagement, 108 f. 784 Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 152: „ureigene Überlegungen“. 785 Es geht also um die Phase, in der dem Arbeitnehmer seine Kündigungsabsicht selbst noch gar nicht bewusst bzw. diese „noch nicht ausgereift“ ist. Ein weniger strenger Maßstab im Hinblick auf den Schutz der Persönlichkeit ist daher anzulegen, wenn der Arbeitnehmer über die „Nachdenkphase“ bereits hinaus ist und sich etwa aktiv anderweitig nach Stellen umsieht, so schon Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 152; ebenso Kasper/ Wildhaber, in: Kieser/Pärli/Uttinger, Datenschutztagung 2018, 189, 208. Zur dann virulent werdenden Frage nach der Zulässigkeit der Datenerhebung in sog. sozialen Netzwerken s. Dzida, NZA 2017, 541, 544 f. 786 Gedacht sei nur an die vermeintliche „Norm“, dass ein Mitarbeiter stets eine Beförderung im Blick habe, sodass umgekehrt in einer mehrjährigen Nicht-Beförderung zum Ausdruck komme, dass der Mitarbeiter bereits „innerlich“ gekündigt habe; dazu Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 18. 787 Vgl. BVerfG, Beschl. v. 15. 12. 1983 – 1 BvR 209/83, BVerfGE 65, 1 = NJW 1984, 419.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

253

vermeintlich „schädlichen“ Verhalten wie von einer möglicherweise dahinterstehenden persönlichen Motivation des Arbeitnehmers.788 Eine algorithmisch vermittelte Prognose der Eigenkündigung ist daher mit Blick auf ihre besondere Sensibilität für die individuelle Lebensführung als mit dem Persönlichkeitsrecht des Arbeitnehmers nicht vereinbar anzusehen.789 (cc) Statusbezogene Prognosen im Allgemeinen Gemeinsamer Bezugspunkt der vorstehenden Fallgestaltungen ist die Prognose des beruflichen Status des Arbeitnehmers: Während die Prognose der Eigenkündigung die arbeitnehmerseitige Beendigung des Arbeitsvertrages in den Blick nimmt, bezieht sich Predictive Policing auf einen Umstand, der – so die prognostizierte Pflichtverletzung Wirklichkeit werden würde – den Arbeitgeber seinerseits zur verhaltensbedingten Kündigung berechtigen könnte. Es überrascht daher nicht, dass der rechtlichen Würdigung in beiden Fällen dieselben Gesichtspunkte zugrunde liegen. Prognosen über den beruflichen Status bieten Antworten auf die Frage nach der künftigen wirtschaftlichen Absicherung des Arbeitnehmers und damit nach der zentralen Voraussetzung für seine persönliche Lebensführung. Der Einsatz von KIVerfahren zur Vorhersage eines derart zentralen Aspekts seiner Lebensgestaltung gibt aber nicht weniger zu verstehen, als dass deren Ausprägung sich nicht (weiter) nach den individuell zu entwickelnden Wertvorstellungen des Arbeitnehmers richtet, sondern einer rein algorithmischen Logik folgt. Die Grenzüberschreitung wird etwa auch dann sichtbar, wenn prädikative Verfahren anhand von Leistungsdaten die berufliche Laufbahn eines Arbeitnehmers zu prognostizieren beanspruchen. Gedacht sei bspw. daran, dass ein KI-Verfahren die Aussage zu Tage fördert, dass der Arbeitnehmer in den nächsten Jahren „höchstwahrscheinlich“ keinen beruflichen Aufstieg erzielen werde.790 Es ist dies gewissermaßen der umgekehrte Fall zur Prognose von Eigenkündigungen: Im Mittelpunkt steht nicht die vermeintliche Wechselwilligkeit des Arbeitnehmers, sondern seine individuelle berufliche Entwicklung im Betrieb. Gleichwohl betrifft die algorithmisierte Prognose der individuellen Karriere ebenso wie die Prognose über den Verbleib in einer Anstellung die zentrale wirtschaftliche Grundlage für die individuelle Lebensgestaltung des Arbeitnehmers. Sie beansprucht für sich mit anderen Worten eine Autorität über einen Aspekt der Persönlichkeit, deren Ergründung angesichts der hiermit verbundenen Bedeutung für die persönliche Lebensführung dem Arbeitnehmer vorbehalten ist. Die konkrete Ausdeutung der individuellen Laufbahn ist schließlich Ausdruck der persönlichen Wertvorstellungen des Arbeit788 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429, erinnert mit Blick auf 3. Teil, Fn. 786 nicht zu Unrecht daran, dass ein Beschäftigter eine Beförderung möglicherweise bewusst nicht ins Auge fasse, weil er den hiermit verbundenen beruflichen wie persönlichen Stress ablehne, seine bisherigen Aufgaben gleichwohl weiterhin loyal und effektiv ausführen wolle. 789 Abl. wohl auch Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429 f.; diff. Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 152; a. A. Diercks, PinG 2016, 30, 35. 790 Vgl. das Bespiel in 3. Teil, Fn. 786.

254

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

nehmers und darf ihm – ohne Verkennung seiner Individualität – nicht durch (vermeintlich) evidenzbasierte KI-Verfahren von außen herangetragen werden. Anders dürfte erst dann zu urteilen sein, wenn die Prognose nicht den Status des Arbeitnehmers in den Blick nimmt, sondern bloß einzelne tätigkeitsbezogene Aspekte betrifft.791 Werden wie im Außendienstmitarbeiterfall Verkaufsergebnisse prognostiziert, nimmt dieses Verfahren für sich nicht in Anspruch, über einen zentralen Aspekt der individuellen Lebensführung zu befinden (mag die berufliche Entwicklung auch mit den Verkaufsergebnissen korrelieren). Noch deutlicher wird der Unterschied in Fallkonstellationen, in denen unter Auswertung der Auftragslage des Tages einem Kunden auf Anfrage lediglich mitgeteilt wird, zu welchem Zeitpunkt der Außendienstmitarbeiter bei diesem wahrscheinlich erscheinen werde. Der „Aufenthaltsort“ (Art. 4 Nr. 4 DSGVO) ist arbeitsvertraglich (ggf. durch Weisung) vorgezeichnet, seine Prognose stellt die individuelle Lebensführung des Arbeitnehmers nicht zur Disposition. (dd) Eignungsprognose mittels Sprachanalyse Besondere Aufmerksamkeit erfahren überdies technische Verfahren, die im Wege der Sprachanalyse eine Aussage darüber generieren, ob ein Bewerber bzw. ein zur Beförderung in Betracht kommender Arbeitnehmer bestimmte Merkmale aufweist, die für die konkrete Tätigkeit nach Vorstellung des Arbeitgebers erforderlich sind.792 Die Sprachanalysesoftware basiert auf einem Datensatz, der bestimmte Sprachmerkmale (sprachliche Vielfalt, Wortwahl, Satzlängen, Benutzung von Füllwörtern, Sprachmelodie, Lautstärke, Monotonie etc.) mit bestimmtem Persönlichkeitsmustern verbindet (z. B. „einsatz- und verantwortungsbereit“, „belastbar“, „kommunikativ“, „teamfa¨ hig“, „charismatisch“, „zielorientiert“, „ausgeglichen“).793 Das vom Bewerber Gesagte wird durch die Sprachanalysesoftware in kleine „Bausteine“ zerteilt und mit den in der Datenbank hinterlegten Parametern verglichen.794 Die einer Personengruppe mit vergleichbaren kommunikativen Sprachmustern zuerkannten Persönlichkeitsmerkmale werden schließlich auch dem Bewerber als Eigenschaft zugeschrieben.795 Anders als in den vorgenannten Konstellationen wird in diesen Fällen zwar nicht die individuelle, selbstbestimmte Lebensführung des Arbeitnehmers in Frage gestellt. Gleichwohl ist zu notieren, dass der Betroffene unter Heranziehung extern gewonnener Persönlichkeitsmuster nicht mehr als gänzlich individuelle Persönlichkeit wahrgenommen wird. Ihm werden im Gegenteil Kompetenzen allein deshalb 791

Vgl. insofern Hamann/Haußmann, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 6 Rn. 85. S. nur Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 60 ff. 793 Ausf. zum Beispiel der Sprachanalysesoftware Precire s. Gola, RDV 2018, 24, 26 f.; Grimm/Göbel, jM 2018, 278, 282 f.; vgl. auch die Kleine Anfrage der Fraktion DIE LINKE u. a., BT-Drs. 19/12439, S. 1; ferner Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 313; Betz, ZD 2019, 148. 794 Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 19. 795 Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 60. 792

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

255

zu- und abgesprochen, weil ihm im Vergleich zu abstrakten Referenzgruppen ein bestimmter Grad der Überschneidung zugewiesen wird.796 Ein solch bloß syntaktischer Mechanismus, der den Arbeitnehmer erstens ohne Verständnis für das Gesprochene und zweitens ohne Zutun des Arbeitnehmers (Leistung, Darstellung der eigenen Fähigkeiten) bestimmten „Schubladen“ zuordnet,797 stellt den Inbegriff einer „Kategorisierung“ der Persönlichkeit dar.798 Durch die Analyse des über Jahre individuell entwickelten Sprachgebrauchs betrifft das Verfahren nicht bloß etwas äußerlich Wahrnehmbares. Das Verfahren dringt, vergleichbar mit genetischen Untersuchungen gemäß § 19 GenDG, vielmehr in ein Kernelement der individuellen Persönlichkeit vor.799 Ein derart weitgehendes Ausleuchten der Persönlichkeit kann, wie auch das BAG800 seinerzeit im Hinblick auf graphologische Gutachten unmissverständlich festhielt, wenn überhaupt,801 allein durch die Einwilligung des Arbeitnehmers legitimiert werden.802 Der hiergegen gerichtete Einwand, dass, wenn schon eine automatisierte Entscheidung über die Ablehnung des Vertragsschlusses gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO ausnahmsweise als zulässig anzusehen ist,803 selbiges erst recht für die der Entscheidung vorangehende automatisierte Ermittlung einer Bewerbereigenschaft gelten müsse,804 ist zurückzuweisen. Zwar erscheint eine derartige Schlussfolgerung – zumindest für die anzuerkennenden Ausnahmefälle des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO – als konsequent. Doch übersieht sie, dass eine automatisierte Entscheidung über die Ablehnung einer Bewerbung, wie dargelegt, nur insofern als rechtmäßig einzuordnen ist, wie dem betreffenden Bewerber die notwendigen fachlichen Voraussetzungen, etwa erforderliche Qualifikationsnachweise, fehlen. Es geht in den Fällen des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO nicht darum, den Bewerber einem automatisierten Verfahren zu unterziehen, um dadurch die Persönlichkeit zu klassifizieren und damit die Individualität des Bewerbers zur Disposition zu stellen.805 796

Gola, RDV 2018, 24, 27; Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 62. 797 Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 63. 798 Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 553: „eindeutig […] mit der Menschenwürde und dem Persönlichkeitsrecht nicht vereinbar“; ders., RDV 2018, 24, 27; Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung, 39: Sprachanalyseverfahren laufen auf „Durchleuchtung der Persönlichkeit“ hinaus; so wohl auch Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 329. 799 Auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 1143. 800 BAG, Urt. v. 16. 09. 1982 – 2 AZR 228/80, AP BGB § 123 Nr. 24 = NJW 1984, 446. 801 Eine Einwilligung in eine „Persönlichkeitsausleuchtung“ generell ablehnend Götz, Personalmanagement, 108 f.; ähnlich Gola, BB 2017, 1462, 1468. 802 So Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1083. 803 Dazu oben B.I.3.c)cc). 804 So Betz, ZD 2019, 148, 150. 805 Im Übrigen dürften mit Blick auf die zu untersuchenden Eignungsmerkmale regelmäßig mildere Mittel zur Verfügung stehen, wie gezielte Fragen im Bewerbungsgespräch, Maßnah-

256

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Im Ergebnis ist daher festzuhalten, dass auch automatisierte Sprachanalyseverfahren die Individualität des Arbeitnehmers missachten und deshalb mit seinem Persönlichkeitsrecht nicht zu vereinbaren sind.806 c) Zwischenergebnis Das Persönlichkeitsrecht der Arbeitnehmer setzt KI-Verfahren wie People Analytics enge Grenzen. Eine Entscheidungsvorbereitung unter Nutzung algorithmischer Systeme darf weder eine umfassende optische bzw. digitale Überwachung nahezu aller wesentlichen Arbeitsschritte zum Gegenstand haben noch darf sie die individuelle Persönlichkeit des Arbeitnehmers kategorisch zur Disposition stellen. Letzteres ist anzutreffen, wenn algorithmische Verfahren, wie im Falle der Prognose statusbezogener Aspekte (z. B. Predictive Policing), eine prädikative Aussage über derart bedeutsame Fragen der Lebensführung treffen, deren Beantwortung wertungsmäßig der ungestörten individuellen Entfaltung vorbehalten sind. Mit dem Gebot der Achtung der individuellen Persönlichkeit ist es ferner nicht vereinbar, wenn dem Mitarbeiter unter Anwendung von Sprachanalyseverfahren allein deshalb ein abstraktes Persönlichkeitsmuster zugeordnet wird, weil er einen bestimmten Grad der Überschneidung mit vergleichbaren Personengruppen aufweist. Diese zugegebenermaßen kritische Sichtweise auf entscheidungsvorbereitende KI-Systeme soll indes nicht den Eindruck erwecken, dass eine technisch vermittelte Entscheidungsvorbereitung als generell unzulässig anzusehen ist.807 Zielen Verfahren der People Analytics bloß auf einzelne tätigkeitsbezogene Aspekte ab, an denen der Arbeitgeber mit Blick auf die konkrete Tätigkeit ein berechtigtes Interesse hat, oder die nur deshalb einen Personenbezug aufweisen, weil sie als betriebliche Kennzahl notwendigerweise mit dem einzelnen Arbeitnehmer verbunden sind, so ist in einem solchen Prognose- oder Analyseverfahren grundsätzlich keine Missachtung der Persönlichkeit des Arbeitnehmers zu erblicken. men der Probearbeit oder die Einforderung eines polizeilichen Führungszeugnisses; vgl. Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 63. Gedacht sei nur an die „Zuverlässigkeit“ einer Einzelhandelskauffrau: Hier geht es ersichtlich allein darum, dass diese keine vermögensschädigende Handlungen zu Lasten des Arbeitgebers vornimmt. Dass die Einzelhandelskauffrau aufgrund ihres Naturells überdies möglicherweise in ihrem Privatleben zur „Unzuverlässigkeit“ neigt, geht den Arbeitgeber nichts an. 806 I. Erg. auch Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 250b, 429 f.; Grimm/Göbel, jM 2018, 278, 282; Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 314: vorbehaltlich der Einwilligung unzulässig; ähnlich Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 329; Dzida, BB 2018, 2677, 2683; a. A. Betz, ZD 2019, 148, 150, im Hinblick auf verkehrswesentliche Eigenschaften i. S. d. § 119 Abs. 2 BGB; ebenso Herdes, DSRITB 2019, 77, 81; Jares/Vogt, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030, 75, 78. 807 Wie hier Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2483; vgl. dagegen die Unterrichtung der Enquete-Kommission Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche, soziale und ökologische Potenziale v. 28. 10. 2020, BT-Drs. 19/23700, S. 340 (Vorabfassung): People Analytics nur bei Bestehen einer Betriebsvereinbarung oder Einwilligung des Arbeitnehmers.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

257

IV. Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO Eine algorithmische Entscheidungsvorbereitung, einschließlich ihres Ergebnisses (fortan „Vor-Entscheidung“),808 ist nach den im vorangehenden Kapitel B. dargelegten Maßstäben dann nicht mehr allein an § 26 BDSG auszurichten, wenn mit ihr selbst eine „Entscheidung“ einhergeht, die ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruht und überdies rechtliche Wirkung entfaltet oder den Arbeitnehmer ähnlich erheblich beeinträchtigt. Ein solch besonderer Fall der Datenverarbeitung unterfällt – unabhängig von den Vorstellungen der Beteiligten809 – den zusätzlichen Rechtmäßigkeitsanforderungen des Art. 22 DSGVO. Unter welchen Umständen aber wird aus einem (vermeintlich) entscheidungsvorbereitenden Verfahren wie People Analytics eine „Entscheidung“, die nur unter den Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO statthaft ist? Die folgenden Erwägungen machen es sich zur Aufgabe, die Bedingungen dieses Übergangs vom Pflichtenprogramm des § 26 BDSG zu dem des Art. 22 DSGVO auszuleuchten. Diese Gedanken sollen darüber hinaus Anlass zu der Überlegung geben, unter welchen Umständen gar an ein Verbot der automatisierten Vor-Entscheidung gemäß Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu denken ist. 1. Entkräftung der Ausschließlichkeit a) Gebot menschlichen Dazwischentretens Das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst eine Entscheidung, wenn diese „ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruht“. Dass die Entscheidung auf ein automatisiertes Verfahren zurückgeht, ist demnach eine notwendige, jedoch keine hinreichende Voraussetzung. Die Verbotswirkung wurzelt vielmehr im „ausschließlich“ automatisierten Charakter eines Entscheidungsprozesses.810 Es ist dies Ausdruck des Regelungsanliegens, den Betroffenen in bedeutenden Angelegenheiten (rechtliche Wirkung, erhebliche Beeinträchtigung) vor einer bloß („ausschließlich“) syntaktisch vermittelten Entscheidungsfindung zu schützen. Unerheblich ist dabei, in welchem Stadium der Entscheidungsfindung der ausschließlich syntaktisch vermittelte Aspekt auftritt: So beruht die Entscheidung in der Sache gleichermaßen auf einem ausschließlich automatisierten Verfahren, wenn wahlweise die Analyse der Arbeitsleistung (Art. 4 Nr. 4 DSGVO) im Vorfeld einer Beförderung oder die Sozialauswahl im Falle einer betriebsbedingten Kündigung vollständig algorithmisiert abläuft. Das bedeutet aber auch: Haftet einem Teil des Entschei808 Vgl. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 14; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 27; Abel, ZD 2018, 304, 305; s. auch schon BT-Drs. 14/4329, S. 37; auf die Hervorhebung wird im Folgenden verzichtet. 809 Vgl. oben A.II.1.c). 810 Vgl. die Kritik von GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 50: „Generalverdacht“ gegenüber automatisierten Verfahren.

258

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

dungsprozesses ein ausschließlich syntaktisches Element an, so vermag die Ausschließlichkeit den gesamten Entscheidungsvorgang zu erfassen und ihn vollständig der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu unterwerfen.811 Die Regelung gibt jedoch ebenfalls zu verstehen, dass aus einem (bis dato) „ausschließlich“ automatisiert ablaufenden Vorgang ebenso ein „nicht-ausschließlich“ automatisierter Entscheidungsprozess hervortreten kann mit der Folge, dass das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht eingreift.812 Der Verbotswirkung lässt sich dadurch vorbeugen, dass die Ausschließlichkeit eines Verarbeitungsprozesses unterbrochen, mit anderen Worten: die im Moment der algorithmischen Entscheidungsvorbereitung latent zu Tage tretende algorithmische Fremdbestimmung des Arbeitnehmers „im Keim erstickt“ wird.813 Konkret: Unterzieht der Arbeitgeber das Ergebnis einer automatisiert ablaufenden Datenverarbeitung in Ansehung der Umstände des Einzelfalls einer verständigen Prüfung, übersetzt er die automatisierte Vor-Entscheidung in eine eigene (menschliche) Entscheidung (sog. human in the loop-Szenario).814 Von einer „ausschließlich“ technisch generierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO kann in diesem Fall keine Rede sein.815 Bestätigung findet diese Deutung in der Auffassung des Verordnungsgebers, wonach der Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO insbesondere Online-Einstellungsverfahren „ohne jegliches menschliche Eingreifen“ umfassen soll.816 Erfolgt stattdessen eine „umfassende individuelle Würdigung“817 der Bewerberdaten („Eingreifen“), so setzt sich das in der ausschließlich automatisiert ablaufenden Verarbeitungssituation angelegte Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht durch. Die Einstellungs- bzw. Ablehnungsentscheidung kann mithin ohne Berücksichtigung von Art. 22 Abs. 2 DSGVO ergehen. Beispiel: Werden Bewerber nach ihren Qualifikationen mittels automatisierter Verfahren in einer Rangliste sortiert und trifft der Arbeitgeber unter Hinzuziehung weiterer Kriterien (Fähigkeiten, Erfahrungswerte, persönlicher Eindruck etc.) letztlich eine Entscheidung über die Einstellung eines Bewerbers, so ist in diesem Prozess mit dem Dazwischentreten des Arbeitgebers dem Wortlaut des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach keine „ausschließlich“ auf 811

Die Mitbestimmung des Betriebsrats über die anzuwendenden Auswahlrichtlinien gemäß § 95 BetrVG (s. noch unter 4. Teil, C.I.2.e)) hindert den Eintritt der Ausschließlichkeit ebenso wenig wie sonstige Erwägungen des Arbeitgebers im Vorfeld der Verarbeitung. 812 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 26. 813 Vgl. Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 458; dies., DSRITB 2019, 451, 457 f.: Von einer Ausschließlichkeit sei – mit Blick auf die noch zu thematisierende Aushebelungsgefahr – „nur dann nicht“ auszugehen, wenn ein menschlicher Entscheidungsträger dazwischentritt; s. auch Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 42; Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17b; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 15. 814 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; Holthausen, RdA 2021, 19, 25; Dzida/Groh, ArbRB 2018, 179, 180; Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 77. 815 Zur Verteilung der Darlegungs- und Beweislast s. im Einzelnen noch unter 4. Teil, B.IV.2.d). 816 ErwG 71, S. 1. 817 Vgl. für die verwandte Regelung des § 114 Abs. 4 BBG BT-Drs. 16/7076, S. 127.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

259

einer automatisierten Verarbeitung beruhende Einstellungsentscheidung zu erblicken.818 Dieses Ergebnis überzeugt auch deshalb, weil der Arbeitgeber die Bedingungen der Ranglistenerstellung im Einzelnen nachvollziehen kann. Er weiß, wie die Rangliste zu Stande kommt, welche Werte mit welchem Gewicht zu Buche schlagen. Im Bedarfsfall könnte er die Rangliste eigenständig entwerfen. Er ist mithin „Herr des Verfahrens“, d. h. in der Lage, die der Vor-Entscheidung zugrunde liegenden Umstände fachlich selbst umfassend zu würdigen.819

b) Grundbedingung: Entscheidungsbefugnis Grundvoraussetzung für eine Unterbrechung eines „ausschließlich“ automatisierten Prozesses ist bei alldem, dass der menschliche Entscheidungsträger von dem Ergebnis der automatisierten Vor-Entscheidung abweichen kann. Dieses Könnenmüssen hat erkenntlich zwei Dimensionen: Zum einen muss dem Entscheidungsträger eine eigene Entscheidungsbefugnis über die inhaltliche Ausgestaltung der (bis hierin bloß syntaktisch vermittelten) Entscheidung zustehen.820 Das ist selbstverständlich: Nur derjenige, dem eine Entscheidungsbefugnis zusteht, kann die Grundlagen der entscheidungsvorbereitenden Datenverarbeitung ausschlaggebend zur Disposition stellen und die Vor-Entscheidung dadurch in eine nicht ausschließlich syntaktische Entscheidung in der Sache überführen. In der Grundkonstellation, in der der Vertragsarbeitgeber, d. h. die natürliche Person bzw. im Falle einer juristischen Person ihr organschaftlicher Vertreter, die Entscheidung selbst trifft, bereitet diese Voraussetzung keine Schwierigkeiten. Sollen derartige Entscheidungen indes von einem dem Arbeitgeber nachgeordneten Personalleiter getroffen werden, ist diesem eine entsprechende Entscheidungsbefugnis zu übertragen, um überhaupt eine rechtlich relevante Entscheidung zu treffen.821 c) Effektives Abweichen-Können Überdies ist zu fordern, dass der Entscheidungsträger, sei es der Arbeitgeber selbst oder ein ihm nachgeordneter Personalleiter,822 von seiner Entscheidungsbe-

818 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 16; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 13; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 232; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2485; WHWS/Weth, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B I. Rn. 112; a. A. DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42, für den Fall einer Vorselektion mit „komplexer Merkmalsauswertung“. 819 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 16. 820 Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 43; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 25; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2486. 821 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 18. 822 Sofern hiernach nicht anders kenntlich gemacht, soll der Verweis auf den „Entscheidungsträger“ stets beide Konstellationen abbilden.

260

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

fugnis tatsächlich auch Gebrauch macht.823 Erschöpft sich der Akt des Dazwischentretens allein darin, das automatisiert ergangene Kündigungsschreiben zum Zwecke der Einhaltung des Formgebots zu unterzeichnen, ohne aber sich selbst ein „Bild“ über die Angelegenheit, d. h. die konkreten Kündigungsgründe, gemacht zu machen, so wird die Vor-Entscheidung des KI-Systems inhaltlich nicht zur Disposition gestellt, genauer: aus ihrer bloß syntaktischen Natur befreit.824 Wertungsmäßig ist dies nicht von der bloß formalen Mitwirkung des ahnungslosen Mitarbeiters zu unterscheiden.825 Ohne ein verständiges „Eingreifen“ entpuppt sich die Kündigung als nichts anderes als eine ausschließlich syntaktisch vermittelte Entscheidung, allein: gehüllt in ein menschliches „Gewand“.826 Dass der Entscheidungsträger seine Entscheidungsbefugnis tatsächlich ausübt, setzt aber zweitens voraus, dass ein Abweichen von dem Ergebnis der automatisierten Entscheidungsvorbereitung auch effektiv möglich ist.827 Auch dies liegt auf der Hand: Die dem Entscheidungsträger rechtlich zustehende Entscheidungsbefugnis kann nur dann in einem menschlichen Entscheidungsakt aufgehen, wenn der Entscheidungsprozess für ihre Ausübung geöffnet ist und der Entscheidungsträger seinerseits weiß, seine Entscheidungsbefugnis frei von äußerlichen Zwängen zu nutzen.828 Diese zweite Dimension des Könnenmüssens betrifft also diejenigen Bedingungen, die gegeben sein müssen, damit ein menschlicher Akt über den eines ahnungslosen Mitarbeiters hinausgeht und wertungsmäßig als ein i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO relevantes Dazwischentreten anzuerkennen ist.829 aa) Raum und Arbeitszeit für Dazwischentreten Ein Dazwischentreten verlangt zunächst, dass der vorbereitenden Datenverarbeitung organisatorisch eine Ebene nachfolgt, die dem Entscheidungsträger Raum

823 Ebenso Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 19; unklar Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 39. 824 Das Erfordernis der inhaltlichen Einflussnahme betonend Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 53; Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 32. Andernfalls geht der menschliche Beitrag nicht über eine „symbolische Geste“ hinaus, vgl. Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 22. 825 Zum Bild des ahnungslosen Mitarbeiters s. oben 2. Teil, B.II.1. 826 Anders aber noch Wolber, CR 2003, 623, 625: „Möglichkeit“ der Abweichung genügt, auch wenn die technisch generierte Empfehlung „ohne nochmalige Überprüfung übernommen“ werde. 827 Vgl. AG Düsseldorf, Urt. v. 18. 01. 2018 – 22 C 136/17, NJOZ 2019, 635 = ZD 2018, 187 (noch zu § 6a BDSG). 828 S. aber Dzida, BB 2019, 3060, 3067, dem zufolge an den Entscheidungsspielraum „keine allzu hohen Anforderungen“ zu stellen seien. 829 Hierzu auch Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 454 f., die zwischen situations- und aufgabenbezogenen sowie psychologischen Hinderungsgründen differenzieren.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

261

bietet, die Vor-Entscheidung inhaltlich zur Disposition zu stellen.830 Das setzt voraus, dass der (selbst entscheidende) Arbeitgeber sich Zeit nimmt bzw. dem eingesetzten Personalleiter Arbeitszeit einräumt, die allein der Überprüfung der Vor-Entscheidung und ihrer Übersetzung in eine menschliche Entscheidung gewidmet ist.831 Damit der Entscheidungsträger seine Entscheidungsbefugnis effektiv ausüben kann, darf der Entscheidungszeitraum freilich nicht zu knapp bemessen sein.832 (1) Ausgangspunkt: Bedeutung der Entscheidung Der Maßstab für die Bemessung des erforderlichen Entscheidungszeitraums ließe sich etwa daran ausrichten, welchen Grad der „Beeinträchtigung“ die jeweilige Entscheidung für den Arbeitnehmer erwarten lässt. Zwar setzt die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO einheitlich dann ein, wenn die Erheblichkeitsschwelle (rechtliche Wirkung, erhebliche Beeinträchtigung) überschritten ist. Doch bedeutet das selbstredend nicht, dass jede Entscheidung in gleicher Weise und gleicher Intensität auf die Lebensbedingungen des Arbeitnehmers zurückwirkt. Die Kündigung des Arbeitsverhältnisses etwa bedeutet nicht nur schlicht den Verlust des Arbeitsplatzes, sondern damit einhergehend auch eine Einbuße an materiellen (Einkommen) und immateriellen (Ansehen, Reputation) Gütern. Vor dem Ausspruch der Kündigung ist daher eine umfassende Prüfung ihrer entscheidungsvorbereitenden Parameter einzufordern, dem Entscheidungsträger mithin ein tendenziell großzügiger Überprüfungszeitraum zu gewähren. Dass der Arbeitgeber jedoch auch im äußersten Fall der Kündigung nicht über Gebühr zu belasten ist, liegt ebenso auf der Hand. So wäre es mit dem Ansinnen von Art. 22 Abs. 1 DSGVO, den Betroffenen nicht zum Objekt eines bloß syntaktischen Verfahrens herabzuwürdigen, nicht mehr vereinbar, wenn das menschliche Dazwischentreten offensichtlich allein dazu dient, eine an sich zulässige Kündigung mutwillig hinauszuzögern. Ein solches Vorgehen hat der Arbeitgeber nicht zu dulden. Beispiel: Fördert ein KI-Verfahren nach Auswertung krankheitsbedingter Fehlzeiten die Prognose zu Tage, dass das Arbeitsverhältnis „höchstwahrscheinlich“ auch künftig gestört 830 Vgl. Niehoff/Straker, DSRITB 2019, 451, 454 f.; HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 47. 831 Ebenso für den Versicherungsbereich Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 50. Mit BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 25, muss eine „Möglichkeit eines Eingreifens“ geschaffen werden; Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 6: „Möglichkeit zur Korrektur“; ebenso Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 146. Damit wäre es nicht vereinbar, würde man eine Stichprobenkontrolle genügen lassen; ebenso SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 27. 832 Insbesondere darf der Entscheidungszeitraum nicht an der Wahrscheinlichkeit ausgerichtet werden, dass ein von einer automatisierten Entscheidung betroffener Arbeitnehmer ein menschliches Eingreifen einfordert. Das menschliche Dazwischentreten ist – betriebswirtschaftlich betrachtet – immer einzupreisen, es sei denn, es liegt ein Fall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vor. Denn allein in diesen letztgenannten Ausnahmefällen bedarf es zunächst einer individuellen Forderung nach einem menschlichen „Eingreifen“ (Art. 22 Abs. 3 DSGVO).

262

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

werde, so hat der Arbeitgeber für die Nachprüfung dieser Vor-Entscheidung im Ausgangspunkt nicht mehr Zeit aufzuwenden, als er für die manuelle Erstellung der Prognose benötigt. Bestätigt die manuelle Prognose das KI-Ergebnis, ist die Vor-Entscheidung aus ihrer bloß syntaktischen Natur befreit. Der Einwand, der Arbeitgeber habe allein deshalb mehr Zeit auf die Kündigungsentscheidung aufzuwenden, weil ihr ein KI-Verfahren vorausgeht, ist zurückzuweisen.

Im Gegensatz zu den einschneidenden wirtschaftlichen und persönlichen Auswirkungen, die mit der Kündigung typischerweise verbunden sind, steht die Entscheidung über die Ausübung des Direktionsrechts. Zwar ist auch die Weisung des Arbeitgebers unter Umständen geeignet, sich nachhaltig auf die persönliche Lebensführung des Arbeitnehmers auszuwirken – man denke nur an seine kurzfristige Abordnung in einen anderen Betrieb. Ihr Gewicht aber bleibt hinter dem der Kündigung zurück, betrifft sie in der Regel doch nicht unmittelbar den Status des Arbeitnehmers.833 Vor diesem Hintergrund spricht somit prinzipiell nichts dagegen, bei der Bemessung des erforderlichen Überprüfungszeitraums zwischen der Bedeutung der verschiedenen Arbeitgeberentscheidungen zu differenzieren. (2) Technische Komplexität Die Bemessung des erforderlichen Zeitraums ist darüber hinaus an der Komplexität des jeweils eingesetzten technischen Verfahrens auszurichten. Diese Forderung gründet auf der Überlegung, dass der Aufwand, den der Entscheidungsträger betreiben muss, um die Vor-Entscheidung eines streng automatischen Verfahrens834 zu rekonstruieren und nachzuvollziehen – man denke nur an die anhand bestimmter Auswahlkriterien automatisierte Ranglistenerstellung – in aller Regel geringer ausfällt, als wenn er sich mit indeterministischen Entscheidungsschritten autonomer KI-Systeme auseinanderzusetzen hat. Anders als mit Blick auf stringent arbeitende automatische Systeme hat er sich im Umgang mit autonomen Verfahren möglicherweise zunächst noch externen Sachverstand einzuholen, um sich mit deren Funktions- und Wirkungsweise im Detail vertraut zu machen. In welchem Umfang betriebliche Ressourcen im Einzelfall vorzuhalten sind, lässt sich angesichts der mannigfaltigen Ausgestaltungsmöglichkeiten automatischer und autonomer Systeme nicht abstrakt bestimmen. Um die Anforderungen an den Arbeitgeber indes nicht zu überspannen und ihm dadurch den Einsatz automatisierter Entscheidungsvorbereitungssysteme faktisch zu verunmöglichen, ist ihm in Anse-

833

Dieser Wertung entspricht auch die Überlegung, dass es dem Entscheidungsträger in den Fällen einer Weisung ein Leichteres sein dürfte, die Vor-Entscheidung auf die Einhaltung des eingeforderten billigen Ermessens kurzfristig zu überprüfen. 834 In dem hier verwendeten Wortsinn, dazu oben 1. Teil, B.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

263

hung seiner unternehmerischen Freiheit bei alldem ein gewisser Spielraum zuzugestehen.835 bb) Erforderliche Kenntnisse und Fähigkeiten des Entscheidungsträgers Der vom Entscheidungsträger zu betreibende Aufwand hängt letztlich entscheidend davon ab, welche Fähigkeiten, Kenntnisse, Erfahrungen und Qualifikationen er im Umgang mit Entscheidungssystemen aufweist. So verfehlen selbst die großzügigsten betrieblich-organisatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn es dem Entscheidungsträger bereits an den Kenntnissen und Fähigkeiten mangelt, die für ein wirksames menschliches Dazwischentreten erforderlich sind. Das aber hätte erhebliche Auswirkungen, wie Straker zutreffend bemerkt: Fehlt es dem Entscheidungsträger an dem „notwendige[n] Wissen über die Funktionsweise“ des Systems, so ist es nicht unwahrscheinlich, dass er der algorithmischen Entscheidungsempfehlung – und sei es aus Verlegenheit – kurzerhand folgen wird.836 (1) Komplexität des eingesetzten Systems Damit wird die Frage virulent, welche Qualifikation der Entscheidungsträger konkret aufweisen muss. Ist der Personalleiter also etwa dahingehend zu schulen, dass er im Detail nachvollziehen und im Streitfall auch darlegen kann, wie die VorEntscheidung unter algorithmischen Gesichtspunkten zustande gekommen ist?837 Das würde im äußersten Fall voraussetzen, dass er den Algorithmus selbst nachzeichnen könnte. Eine solch enge Sichtweise würde nicht nur darauf hinauslaufen, dass autonomen KI-Systemen aufgrund ihrer Nicht-Determiniertheit der Einzug in die Betriebe verwehrt bliebe. Auch dürfte diese Lesart streng genommen all diejenigen Fälle erfassen, in denen der Entscheidungsträger im Vorfeld einer Beförderung (zulässigerweise) gespeicherte Daten und Merkmale über potentielle Kandidaten in der elektronischen Personaldatenbank abfragt838 oder Kandidaten anhand „alltäglicher

835 Vgl. aber BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 25.1: „nicht allzu hohe Ansprüche“ angesichts der „grundsätzlichen gesetzlichen Anerkennung von automatisierten Einzelentscheidungen“. Gegen diese Wertung ist einzuwenden, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO, wie dargelegt, ein grundsätzliches Verbot statuiert. 836 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 47, der diesen Zusammenhang allerdings auf den Fall verengt, dass die „einsetzende Stelle“, hier also der Arbeitgeber, der technischen Vor-Entscheidung eine hohe Validität zuschreibt, was jedoch den Regelfall darstellen dürfte; dazu im Einzelnen sogleich noch; vgl. auch Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 62. 837 Vgl. HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 48; enger Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 455; dies., DSRITB 2019, 451, 455: in „Grundzügen“. 838 Hierzu Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 14.

264

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Standardsoftware“, wie dem Tabellenkalkulationsprogramm Microsoft Excel,839 nach einzelnen Kriterien in eine Rangliste überführt werden.840 Schließlich „arbeiten“ in all diesen Fällen im Hintergrund der Benutzeroberfläche Algorithmen, deren einzelne Verknüpfungen und Wirkungen sich dem Kenntnisstand des durchschnittlichen Verkehrsangehörigen entziehen. Und doch käme niemand auf die Idee, in den letztgenannten Fällen vom Entscheidungsträger zu verlangen, außerordentliche IT-Fachkenntnisse vorweisen zu können. Niemand würde ihn dazu auffordern, im Detail darzulegen, wie Microsoft Excel unter technisch-algorithmischen Gesichtspunkten die Verknüpfung zwischen Ein- und Ausgabefeld herstellt. Im Gegenteil: Die Rechtswirklichkeit gibt sich damit zufrieden, dass technische Verfahren genutzt werden, deren innere Funktionsweise offenkundig über die „jedermann zur Verfügung stehende Erkenntnismöglichkeiten hinausgehen“.841 Dass der Einsatz von Technik für den durchschnittlichen Verkehrsangehörigen stets mit etwas „Unerklärlichem“ verbunden ist, ist vielmehr hinzunehmen.842 Der Arbeitgeber muss daher nicht gewährleisten, dass er bzw. der von ihm eingesetzte Personalleiter Kenntnis über sämtliche Einzelheiten des jeweiligen Programms oder gar über den dahinterstehenden Algorithmus hat.843 Fraglich ist indes, ob diese Wertung auch dann gilt, wenn die Entscheidungsvorbereitung nicht auf „einfache“ automatische Verfahren zurückgeht, sondern anhand autonomer Systeme vorgenommen wird.844 Hier ließe sich mit Blick auf die Nicht-Determiniertheit autonomer Entscheidungssysteme erwägen, strengere Maßstäbe anzulegen. Schließlich ist der Grad des „Unerklärlichen“ im Vergleich zu stringent automatischen Systemen per definitionem um ein Vielfaches größer. Die Forderung nach strengeren Anforderungen stößt sich jedoch am Wortlaut des Art. 22 Abs. 1 DSGVO („automatisiert“). Dieser erfasst, wie gesehen, technische Systeme unabhängig davon, ob sie auf ein automatisches oder autonomes Verfahren zurückgehen.845 In beiden Fällen hat der Entscheidungsträger die im technischen Verfahren angelegte (latente) Ausschließlichkeit gleichermaßen zu unterbinden.

839 BAG, Beschl. v. 23. 10. 2018 – 1 ABN 36/18, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 50 = ZD 2019, 131. 840 Zu Letzterem Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 16. 841 Vgl. BAG, Urt. v. 16. 09. 1982 – 2 AZR 228/80, AP BGB § 123 Nr. 24 = NJW 1984, 446. 842 Erwogen wird daher, den Gebrauch von Algorithmen in sensitiven Bereichen einem Lizenzierungserfordernis zu unterwerfen, s. etwa Citron/Pasquale, Wash. L. R. 89 (2014), 1, 21 f. 843 So auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2486; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 24; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 27; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 16. 844 Vgl. die Kritik bei Hoffmann-Riem, AöR 2017, 1, 36: Erfordernis der menschlichen Prüfung „leere Form“. 845 S. oben A.II.2.a)cc)(1).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

265

(2) Prüfung der Datengrundlage Welchen Qualifikationsgrad der Entscheidungsträger im Einzelfall vorzuweisen hat, lässt sich allein am Zweck der Vorschrift bemessen. Der Mensch soll in Fragen von erheblicher Bedeutung nicht zum Objekt eines bloß syntaktischen Vorgangs degradiert werden. Die algorithmische Vor-Entscheidung ist daher effektiv in eine menschliche Entscheidung zu überführen. Der Entscheidungsträger muss demgemäß unabhängig von der gewählten technischen Verarbeitungsmethode in der Lage sein,846 die Entscheidungskriterien (Syntax) und ihre Gewichtung zueinander nachzuvollziehen.847 Erst wenn er die maßgeblichen Kriterien der Vor-Entscheidung in Ansehung eigener entscheidungserheblicher Erwägungen848 zur Disposition gestellt hat, vermag er eine eigene, verständige Entscheidung zu treffen.849 Dies verlangt, dass ihm Einsicht in den jeweiligen Datensatz gewährt wird. Auf dieser Grundlage ist sicherzustellen, dass er versteht, welche Kriterien mit welchem Gewicht Eingang in die Vor-Entscheidung gefunden haben.850 Der Entscheidungsträger hat daher richtigerweise eine gewisse „Medienkompetenz“ vorzuweisen, die es ihm ermöglicht, die vor-entscheidungserheblichen Parameter und ihr Zusammenwirken i. R. d. Gesamtumstände fachlich beurteilen zu können.851

846 Ggf. unter Hinzuziehung von Gebrauchsanweisungen, zu deren Erstellung Anbieter von Hochrisiko-KI-Systemen, zu denen auch solche mit arbeitsrechtlichen Bezügen zählen sollen (Art. 6 Abs. 2 i. V. m. Anhang III Nr. 4 KI-VO-E), nach dem KI-VO-E (vgl. 1. Teil, Fn. 27) verpflichtet werden sollen (Art. 16 lit. a, Art. 13 Abs. 2 i. V. m. Art. 3 Nr. 15 KI-VO-E). Als Nutzer entsprechender Systeme (Art. 3 Nr. 4 KI-VO-E) sollen den Arbeitgeber daraufhin die in Art. 29 KI-VO-E verankerten Pflichten treffen, mithin das System gemäß der Gebrauchsanweisung zu verwenden und zu überwachen (zum Pflichtengeflecht unter dem KI-VO-E allg. Spindler, CR 2021, 361, 368 f.). 847 Ebenso Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 460. Hierbei könnte es entgegen der Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 22, gerade von Vorteil sein, wenn der Entscheidungsträger „routinemäßig“ mit automatisierten Vorschlägen konfrontiert wird und dadurch eine gewisse Erfahrung im Umgang mit ihnen entwickelt. 848 Betonend Hoffmann, Profilbildung, 146; vgl. auch Knitter, Digitale Weisungen, 116. 849 Vgl. die entsprechenden Anforderungen an die Delegation von Aufgaben an Algorithmen aus gesellschaftsrechtlicher Perspektive bei Möslein, ZIP 2018, 204, 208 f.: Die menschlichen Geschäftsleiter müssen „Herren des Verfahrens“ bleiben; ausf. unter Hinweis auf vergleichbare Rspr. Weber/Kiefner/Jobst, NZG 2018, 1131, 1132 f. 850 Damit kommt es insbesondere auf die Visualisierung der Vor-Entscheidung an: Es genügt nicht, allein den ermittelten Wahrscheinlichkeitswert darzustellen; dazu HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 48, der die Visualisierungsebene als Gelegenheit betrachtet, eine „kritische Reflexion zu fördern“. 851 Vgl. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 24; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 16; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2486; Steege, MMR 2019, 715, 719: eingehende Ersteinweisung und fortlaufende Schulung notwendig; in diese Richtung auch Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 482.

266

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Beispiel: Arbeitgeber A verwendet eine digitale Applikation (App)852, um mit potentiellen Bewerbern in Kontakt zu treten. Diese füllen eine Eingabemaske mit ihren jeweiligen Daten aus und speichern sie in der App. A hat seinerseits ein Bewerberprofil hinterlegt. Die App gleicht die Bewerberdaten mit den von A geforderten Zielwerten ab und übermittelt ihm die jeweiligen Bewerberdaten einschließlich des Wertes der Überschneidung. Von A kann nicht verlangt werden, dass er die algorithmischen Hintergründe der App im Detail kennt und nachvollziehen kann. Er muss aber nachprüfen können, wie der ihm übermittelte Wert letztlich zustande gekommen ist. Da die Wertberechnung auf die Bewerberdaten zurückgeht, muss A diese ebenfalls einsehen und eingehend prüfen.853 Auf dieser Grundlage hat er sich letztlich in Ansehung weiterer eigener entscheidungserheblicher Erwägungen über jede einzelne Bewerbung ein Urteil zu bilden.854

cc) Problem: Risiko der Entscheidungsvorwegnahme Ob dem Entscheidungsträger ein Dazwischentreten gelingt, ist bei alldem jedoch nicht nur eine Frage der betrieblich-organisatorischen und persönlichen Voraussetzungen. Sie stellt sich ebenso unter normativen Gesichtspunkten.855 Wird dem Entscheidungsträger hinreichende Arbeitszeit eingeräumt und verfügt er über die notwendigen Kenntnisse, um die Vor-Entscheidung zur Disposition zu stellen, kann er gleichwohl geneigt sein, seinen Entscheidungsspielraum nicht gebührend auszuüben.856 (1) Strukturelle Unterlegenheit des menschlichen Entscheidungsträgers Es ist dies ein Aspekt, der vom Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nur rudimentär gewürdigt wird. Die Regelung geht ganz selbstverständlich davon aus, dass der „ausschließlich“ automatisierte Charakter des Entscheidungsprozesses durch ein menschliches Dazwischentreten unterbrochen werden kann. Sofern sekundiert wird, 852 Dass diese von einem Dienstleister zur Verfügung gestellt wird, ist für die Anwendbarkeit des Art. 22 DSGVO richtigerweise ohne Belang; ebenso SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 27. Der Dienstleister könnte als Auftragsverarbeiter i. S. d. Art. 4 Nr. 8 DSGVO zu qualifizieren sein, wenn der Arbeitgeber ihm gegenüber weisungsberechtigt ist, s. Tschöpe/Grimm, ArbR, Teil 6 F Rn. 203. 853 Dass hierdurch der zeitliche Vorsprung, der durch den Einsatz des Entscheidungssystems erzielt wurde, geschmälert wird, ist im Hinblick auf Sinn und Zweck der Norm hinzunehmen. 854 Es empfiehlt sich unter praktischen Gesichtspunkten, die maßgeblichen Entscheidungserwägungen ausf. zu dokumentieren; Dzida, BB 2019, 3060, 3067; ders./Groh, ArbRB 2018, 179, 180. Nicht erforderlich ist es dagegen, die betroffenen Bewerber zusätzlich noch zu einem Vorstellungsgespräch einzuladen; ebenso Blum, People Analytics, 154; in diese Richtung aber Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 62 (dort zu Verfahren der Sprachanalyse). 855 Vgl. zum Nachfolgenden auch Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 455 ff. 856 Zu diesem automation bias im vergleichbaren Fall der richterlichen Entscheidungsfindung s. Huber/Giesecke, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 19 Rn. 46 ff., sowie mit empirischen Nachweisen Nink, Justiz und Algorithmen, 295 f., 424 ff.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

267

dass dies nicht gelinge, sofern sich der Entscheidungsträger „ausschließlich“ an der Vor-Entscheidung „orientiert […] ohne weitere inhaltliche Prüfung“,857 ist dem zwar zuzustimmen. Unausgesprochen bleibt jedoch, dass sich der Entscheidungsträger im Nachgang der KI-gestützten Entscheidungsvorbereitung in einer ihr gegenüber strukturell unterlegenen Position wiederfindet.858 Beispiel (Beförderungsfall): Der Arbeitgeber setzt eine als „objektiv, fair und diskriminierungsfrei“859 beworbene860 Software für die interne Stellenbesetzung ein, in der die Qualifikationen, die Erfahrungswerte und die Verfügbarkeit sämtlicher Mitarbeiter erfasst und unter Anwendung algorithmischer Verfahren bewertet werden. Ist eine Stelle neu zu besetzen, wählt die Software denjenigen Mitarbeiter aus, dessen Daten mit dem jeweiligen Anforderungsprofil den höchsten Überschneidungswert aufweist und „empfiehlt“ diesen zur Beförderung.861

(a) Versprechungen algorithmischer Entscheidungsvorbereitungssysteme Entscheidungsvorbereitungssysteme wie People Analytics versprechen nichts Geringeres, als die Defizite der menschlichen Entscheidungsfindung zu korrigieren:862 Sie „beschleunigen unternehmerische Entscheidungsprozesse“ und „ver-

857 Etwa Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 50; s. auch die Nachweise unter A.II.2.a)cc)(2). 858 Vgl. Niehoff/Straker, DSRITB 2019, 451, 455 f.; pointiert Harari, Homo Deus, 516: „Wenn wir nun also ein Datenverarbeitungssystem schaffen könnten, das noch mehr Daten als ein Mensch aufnimmt und sie noch effizienter verarbeitet, wäre dieses System dann einem Menschen nicht auf genau die gleiche Weise überlegen, wie ein Mensch einem Huhn überlegen ist?“. 859 Eine Untersuchung der Universitäten Bamberg und Nürnberg-Erlangen hat ergeben, dass 60,8 % (2018: 47,1 %) der „Top-1.000“ Unternehmen in Deutschland in „Systemen zur automatisierten Vorauswahl von Bewerbungen“ eine Förderung der „diskriminierungsfreien Bewerbervorauswahl“ erblicken, in: Digitalisierung und Zukunft der Arbeit, 2019, Centre of Human Resources Information Systems (Hrsg.). 860 Exemplarisch noch Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, 1. Aufl. 2018, Kap. 3 Rn. 233: „Systeme treffen ihre Entscheidung rein objektiv anhand der Fakten und lassen sich weder von Stimmungsschwankungen noch Vorurteilen beirren“; auch Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 31: „Da solche Algorithmen streng regelbasiert bewerten […], können sie jedem Probanden gleich und unvoreingenommen (ohne menschliches „Schubladen-Denken“) begegnen“; vgl. auch v. Graevenitz, ZRP 2018, 238, 240, der betont, dass es das Ziel der technischen Entwicklung sein müsse, das Objektivierungspotential gegenüber dem voreingenommenen Menschen zu nutzen. 861 Was nach WHWS/Weth, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B I. Rn. 111, bereits dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unterfalle. 862 Dieses Ansinnen sieht sich freilich dem unüberwindbaren Einwand gegenüber, dass sämtliche Technologien im Ausgangspunkt von Menschen geschaffen werden und damit ebenfalls „soziale, in bestimmten Kontexten geschaffene Konstrukte“ darstellen; ausf. Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 28 f.; pointiert Citron/Pasquale, Wash. L. R. 89 (2014), 1, 5: „There is nothing unbiased about scoring systems“; exemplarisch die Beispiele bei Kroll et al., Univ. Penn. L. R. 165 (2017), 633, 680 ff.

268

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

bessern die Entscheidungsqualität“863 durch die „Kombination von ,Bauchgefühl‘ […] und ,empirische[r] Evidenz‘“.864 Algorithmische Systeme ermöglichten „die Effizienz und damit die Kosten des Personalmanagements sowie der eingesetzten Personalmaßnahmen zu optimieren“, sie gewährleisteten eine Personalarbeit, die „schnell, agil und ausgerichtet auf die konkreten Bedürfnisse“ erfolge.865 Ferner werde durch Verfahren wie People Analytics eine „erleichterte Entscheidungsfindung“ sowie ein „höheres Maß an Objektivität und Fairness“ erzielt.866 Überhaupt könne eine strenge algorithmische Ausrichtung an der Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit eine Vermutung dafür begründen, dass Entscheidungen zum Wohle der Gesellschaft getroffen worden seien, da der typische Principal-Agent-Konflikt überwunden werde.867 Nicht genug: Mit dem Einsatz evidenzbasierter Systeme werde ganz allgemein ein „höherer Unternehmenserfolg assoziiert“.868 People Analytics avanciere so zum „New Standard“, der nicht mehr bloß in der Vergangenheit verhaftet sei („what has happened?“), sondern vielmehr einen evidenzbasierten Blick in die unternehmerische Zukunft richte („what will happen?“).869 Allein dieser zukunftsgerichtete Ansatz von People Analytics ermögliche es den Unternehmen, im globalen Wettbewerb um Mitarbeiter („war for skilled talents“) zu bestehen.870 Die u. a. demografisch bedingte Knappheit an gut ausgebildeten Arbeitskräften verändere die Angebots-Nachfrage-Gleichung zu Lasten der Unternehmen. Diese seien daher darauf angewiesen, auf sämtliche (insbesondere digital) verfügbaren Informationen und deren Verknüpfung zurückzugreifen, um gezielt in die Akquisition der „richtigen Talente“ zu investieren: „Predictive analytics is one of the ways they [companies] are ensuring they reach their target audience, select the best candidates, and avoid the costs of bad hires“.871

863 Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 121; vgl. die statistischen Nachweise bei Biemann/Weckmüller, PERSONALquarterly 04/16, 44 ff. 864 Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 73 (Hervorhebungen im Original); Götz, Personalmanagement, 28 f.; ähnlich Isson/Harriott, People Analytics, 50; Maschmann, in: Maschmann, Total Compensation, Kap. 16 II. Rn. 47 f. 865 Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 121; die „Chancen und Risiken“ reflektierend Knobloch/Hustedt, Der maschinelle Weg, 14 ff.; s. auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 1098. 866 Staritz/Biemann, PERSONALFÜHRUNG 5/2018, 14, 18. 867 Weber/Kiefner/Jobst, NZG 2018, 1131, 1135; ähnlich Zetzsche, AG 2019, 1, 6. 868 Mühlbauer/Huff/Süß, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0, 121. 869 Isson/Harriott, People Analytics, 363. 870 Isson/Harriott, People Analytics, 179 f. (auch zum Folgenden). 871 Isson/Harriott, People Analytics, 179 (Anm. des Verf.).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

269

(b) Algorithmische Sachautorität Eine derartige – hier freilich nur ausschnittsweise überblickte – Erwartungshaltung872 bedeutet nichts Geringeres als der algorithmisch generierten Vor-Entscheidung ein besonderes Vertrauen zuteil werden zu lassen. Allein ihre algorithmisch vermittelte Präzision, so lässt sich zusammenfassen, sichere die unternehmerische Zukunft. Ihr wird mit anderen Worten eine Sachautorität zugeschrieben,873 die sich ob ihrer (vermeintlichen) Vorzüge merklich von der des Menschen unterscheidet. Für den Entscheidungsträger aber hat dies im Umfeld des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erhebliche Konsequenzen: Von ihm wird nicht nur verlangt, die automatisierte VorEntscheidung auf ihre entscheidungserheblichen Parameter zu überprüfen und unter Hinzuziehung weiterer entscheidungsrelevanter Erwägungen eine eigene Entscheidung zu fällen. Von ihm wird vielmehr auch erwartet, dass er die „Prima-FacieEvidenz“874 des KI-Systems zu erschüttern weiß.875 Dass dies den Entscheidungsträger vor große Herausforderungen stellt, hat die Europäische Kommission bereits im Jahr 1992 festgestellt: „The danger of the misuse of data processing in decision-making may become a major problem in future: the result produced by the machine, using more and more sophisticated software, and even expert systems, has an apparently objective and incontrovertible character to which a human decision-maker may attach too much weight, thus abdicating his own responsibilities.“876

Hiergegen ließe sich zwar einwenden, dass die Abweichung von einer Entscheidungsempfehlung, sei sie nun technischen oder menschlichen Ursprungs, na-

872 Die von Seiten der Rspr. insofern Rückhalt findet, als diese GmbH-Geschäftsführer mit Blick auf die Vorbereitung ihrer Entscheidungen dazu anhält, „alle verfügbaren Informationsquellen“ auszuschöpfen und dabei Faktoren Zeit sowie Kosten und Nutzen angemessen zu berücksichtigen, s. BGH, Urt. v. 12. 10. 2016 – 5 StR 134/15, NJW 2017, 578, 580 Rn. 34; Urt. v. 18. 06. 2013 – II ZR 86/11, NZG 2013, 1021, 1023 Rn. 30; Beschl. v. 14. 07. 2008 – II ZR 202/ 07, NJW 2008, 3361, 3362 Rn. 11; einordnend Lücke, BB 2019, 1986, 1991. 873 Zutr. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 3 Rn. 134 f.; vgl. auch Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 456. 874 Caspar, PinG 2019, 1, 3 (für das verwaltungsrechtliche Verfahren); s. auch BoehmeNeßler, K&R 2016, 637, 642; Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017, 61: Software wird Einschätzung über den Bewerber „maßgeblich prägen“. 875 Vgl. die personalwirtschaftliche Empfehlung von Biemann/Weckmüller, PERSONALquarterly 04/16, 44, 46: „Algorithmen können zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden, indem Manager begründen müssen, wenn sie von der mechanischen Entscheidung abweichen möchten“. 876 Commission of the European Communities, Amended Proposal for a Council Directive on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, v. 15. 10. 1992, COM(92) 422 final – SYN 287 (Hervorhebung durch Verf.).

270

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

turgemäß begründungsbedürftig ist.877 Auch die Abweichung von einem menschlichen Entscheidungsvorschlag erfordert einen gewissen Argumentationsaufwand – allen voran dann, wenn dem Entscheidungsvorschlag eine fachspezifische Expertise zugrunde liegt.878 Ein Anlass, um von Seiten der Rechtsordnung an den Bedingungen zu zweifeln, die der Annahme einer eigenen Entscheidung des Entscheidungsträgers zugrunde liegen, besteht in diesen Fällen jedoch zu Recht nicht. (c) Prinzipielle Degradierung des Entscheidungsträgers Der Unterschied gegenüber einer menschlichen Entscheidungsvorbereitung liegt indes in der vermuteten Unterlegenheit, die dem Entscheidungsträger durch den Einsatz KI-basierter Entscheidungssysteme signalisiert wird. Die Erwartungshaltung, die Verfahren wie People Analytics entgegengebracht wird, preist nicht nur eindimensional ihre Vorzüge: „objektiv, fair und diskriminierungsfrei“.879 Sie legt nicht nur Zeugnis darüber ab, dass der Mensch (jedenfalls auf absehbare Zeit) als verzichtbar gilt. Die zunehmende Herauskürzung des Menschen aus dem Entscheidungsprozess bringt gleichsam unmissverständlich zum Ausdruck, dass es der Mensch und sein Einfluss sind, die den Einsatz algorithmischer Verfahren überhaupt erst notwendig machen: Aus welchem anderen Grund, wenn nicht um der Herauskürzung menschlicher Defizite willen, sollte eine technische Optimierung sonst erwogen werden?880 So mag dem Menschen zwar auch in Zeiten immer komplexer werdender KISysteme eine hohe normative Anerkennung zuteilwerden, die ihn vor einer algorithmischen Fremdbestimmung schützen soll (was nicht zuletzt Art. 22 Abs. 1 DSGVO verdeutlicht). Doch wird er dem grundlegenden Narrativ, das Verfahren wie People Analytics – wie gesehen – umgibt, nicht entfliehen können.881 Er wird im Gegenteil gerade als „Hauptfehlerquelle“882 sämtlicher subjektiver, unfairer, dis-

877 Wobei richtigerweise nicht zu fordern ist, dass der Entscheidungsträger die „black box“ Mensch vollständig entschlüsselt, er also nicht erklären können muss, was sich im „Kopf eines Mitarbeiters“ abspielt; s. Linardatos, ZIP 2019, 504, 507. 878 Zur „sorgfältigen Plausibilitätskontrolle“ gegenüber dem Rat sachkundiger Dritter durch Organmitglieder vgl. BGH, Urt. v. 28. 04. 2015 – II ZR 63/14, NZG 2015, 792; Urt. v. 20. 09. 2011 – II ZR 234/09, NZG 2011, 1271; ausf. Buck-Heeb, BB 2016, 1347, 1348 ff. 879 Vgl. zum SCHUFA-Verfahren, Becker, SCHUFA, 488: System solle Vertragspartner gerade entlasten. 880 Auf den Punkt Zetzsche, AG 2019, 1, 7: „Intelligenz ist das Kernkriterium künstlicher Intelligenz; diese kann und soll höher als die der Unternehmensleitung sein, sonst bräuchte man sie nicht“; vgl. auch Niehoff/Straker, DSRITB 2019, 451, 455 f., 458. 881 Pointiert formuliert wird der menschliche Entscheidungsträger auf eine Rolle verwiesen, deren Bedeutung mit zunehmender Verbesserung technischer Entscheidungssysteme immer weiter marginalisiert wird, bis sie von einer bloßen Formalität nicht zu unterscheiden ist; vgl. Citron/Pasquale, Wash. L. R. 89 (2014), 1, 5: „Big Data promises to eliminate the human ,middleman‘ at some point in the process“ (Hervorhebung im Original). 882 Ausdrücklich Zetzsche, AG 2019, 1, 5 f.; zust. Lücke, BB 2019, 1986, 1986.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

271

kriminierender Praktiken wahrgenommen.883 Sein Einfluss ist es, der als interessengeleitet, voreingenommen, schlichtweg als all das gilt, das einen Menschen als Menschen auszeichnet.884 Damit steht er im direkten Gegensatz zum Bild, das von algorithmischen Verfahren gezeichnet wird: Ein Automat, der von der Erwartung begleitet wird, nichts Gegenteiliges zu tun, als präzise, „objektiv, fair und diskriminierungsfrei“ ohne jegliches Eigeninteresse zu agieren, verspricht die Aussicht auf Ausklammerung all der negativen (menschlichen) Einflüsse,885 die die Arbeitswelt bislang belasteten – und dadurch mitunter enorme Kosten verursachten.886 Der Entscheidungsträger sieht sich i. R. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO also nicht nur der Herausforderung gegenüber, die automatisierte Vor-Entscheidung unter Überwindung der ihr entgegengebrachten Sachautorität zur Disposition zu stellen. Er hat zunächst überhaupt die durch den Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme konkludent zum Ausdruck gebrachte Annahme zu entkräften, dass sich die menschliche Entscheidungsfindung im Gegensatz zum syntaktischen Verfahren typischerweise als subjektiv, unfair und diskriminierend, kurzum: als defizitär erweist.887 (2) Rechtfertigungslast Ob im Dazwischentreten letztlich ein hinreichender menschlicher Beitrag erblickt werden kann, um die Ausschließlichkeit zu entkräften, hängt vor diesem Hintergrund maßgeblich davon ab, welchen Grad an „Entscheidungsreife“ der Arbeitgeber der algorithmischen Entscheidungsempfehlung beimisst888 – perspektivisch (möglicherweise) gar beizumessen hat.889 883

Eingehend Zarsky, ISJLP 14.1 (2017), 11, 13. Vgl. Grunwald, Der unterlegene Mensch, 182. 885 Vgl. die umfangreiche empirische Darstellung menschlicher Rationalitätsschwächen bei Nink, Justiz und Algorithmen, 45 ff. (dort zu justiziellen Entscheidungen). 886 Vgl. bereits Schwartz, Hastings L. R. 43 (1992), 1321, 1341: „The computer’s output – the answers that it gives – is easily accepted as the whole of reality because many people believe that this machine offers a solution to the fatal duality of mind and body. In this view, human reason is limited by human passion, but the computer overcomes this limitation by making cognitive analysis available without the obscuring effect of the corporeal“. 887 Zustimmung verdient die im Gesellschaftsrecht gereifte Überlegung, dass die Anforderungen an die mit einer Abweichung von KI-generierten Empfehlungen einhergehende Begründung entsprechend der zunehmenden Qualitätssteigerung von KI ansteigen werden; s. Lücke, BB 2019, 1986, 1994. 888 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 47: „Validität“; explizit Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1076: IT-Einsatz steigere Validität; s. auch Trute, in: Bär/Grädler/Mayr, Digitalisierung, 313, 323, der den in Art. 22 DSGVO zum Ausdruck kommenden „Generalverdacht“ gegenüber technisch generierten Entscheidungen allein unter der Bedingung einer höheren Validität menschlicher Entscheidungen für gerechtfertigt ansieht. 889 Vgl. die gesellschaftsrechtlichen Überlegungen betreffend die Pflicht zum Einsatz von Algorithmen in unternehmerischen Entscheidungsprozessen; befürwortend Möslein, ZIP 2018, 204, 209 f.: „Je erschwinglicher und treffsicherer Algorithmen werden, aber auch je verbreiteter ihr Einsatz in der unternehmerischen Praxis, desto schwerer wird sich der Verzicht auf solche 884

272

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Besteht der Akt der algorithmischen Entscheidungsvorbereitung allein darin, Bewerber anhand einzelner Kriterien (z. B. Qualifikation) automatisch zu sortieren, so ist die Datenverarbeitung erkenntlich darauf angelegt, dass der Entscheidungsträger die Merkmale (manuell) mit weiteren Kriterien verknüpft, die für die Entscheidung über die Einstellung ebenfalls von Bedeutung sind. Der Arbeitgeber ist anders als im Beförderungsfall gerade darauf angewiesen, dass der Entscheidungsträger – sei es er selbst oder der Personalleiter – in „mehr als nur unerheblicher“890 Weise dazwischentritt und auf Grundlage der zunächst rudimentären automatisierten Vorsortierung überhaupt erst eine belastbare Einstellungsentscheidung entwickelt. (a) Persönliches Risiko des Personalleiters Erweckt der Arbeitgeber hingegen den Eindruck, dass er die algorithmische VorEntscheidung als bereits entscheidungsreif (bzw. „richtig“) einordnet,891 hat dies bedenkenswerte Konsequenzen sowohl für die Grundkonstellation, in der sich der Arbeitgeber das Dazwischentreten selbst vorbehält (dazu sogleich unter (aa)), als auch für den Fall, in dem er einen Dritten mit dieser Aufgabe betraut. Letzteres sieht sich durch die Überlegung bestätigt, dass ein Personalleiter gehörigen Aufwand betreiben muss, um ein Abweichen zu rechtfertigen. Er hat im Einzelnen darzutun, dass sich die algorithmische Vor-Entscheidung all ihrer Versprechungen zum Trotz gerade nicht als „richtig“ erweist.892 Schlägt das System dem Personalleiter im Beförderungsfall nach eigener Auskunft unter Berücksichtigung sämtlicher Beförderungskriterien den „besten“ („geeignetsten“) Kandidaten zur Beförderung vor,893 wird er allen Grund zu der Annahme haben, dass der Arbeitgeber die Vor-Entscheidung bereits als entscheidungsreif betrachtet.894 Unterstützung rechtfertigen lassen. Die Herausbildung einer kapitalgesellschaftsrechtlichen Pflicht zum angemessenen Einsatz von Algorithmen scheint deshalb in Zeiten von ,Big Data‘ absehbar“ (Hervorhebung im Original); ebenso Spindler, ZGR 2018, 17, 43; dem folgend Wagner, BB 2018, 1097, 1098; diff. Weber/Kiefner/Jobst, NZG 2018, 1131, 1133 f.; Lücke, BB 2019, 1986, 1989, 1991: Pflicht zur Prüfung des Einsatzes, grds. aber nicht hinsichtlich des Einsatzes; krit. Zetzsche, AG 2019, 1, 9; explizit für arbeitsrechtliche Auswahlentscheidungen Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1052; auch v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 39; allgemein zur zunehmenden Digitalisierung von Managementaufgaben Müller, in: Hilb, Governance of Digitalization, 43 ff. 890 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 19. 891 Zugespitzt Caspar, PinG 2019, 1, 3: „in dubio pro machina“; vgl. auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 79 f.; Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 123: „Entscheidungsprozesse sind im Interesse maximaler Effizienz, Kostengünstigkeit und Risikoaversion heute weitgehend so strukturiert, dass eigenverantwortliche und einzelfallbezogene Entscheidungen weder erforderlich noch erwünscht sind“. 892 Was „häufig mangels Durchschaubarkeit der Algorithmen und ihrer Arbeitsweise“ ohnehin nur unter hohem Aufwand möglich sein dürfte; s. Hoffmann-Riem, AöR 142 (2017), 1, 36. 893 S. WHWS/Weth, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B I. Rn. 111, der die Schwelle des Art. 22 Abs. 1 DSGVO bereits in diesem Fall überschritten sieht.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

273

Ließen sich Entscheidungsempfehlungen aufgrund ihrer menschlichen Prägung bislang jedenfalls unter Hinweis darauf entkräften, dass auch diese das Produkt einer interessengeleiteten menschlichen Einschätzung darstellen, so ist dem Personalleiter dieser Einwand im Fall einer vermeintlich „unvoreingenommenen“ algorithmischen Vor-Entscheidung künftig versperrt.895 Im Gegenteil: Weicht er von der Vor-Entscheidung ab, haftet auch seinem Urteil der Verdacht einer defizitären, weil menschlichen, Einschätzung an.896 Der Vertrauensvorschuss, den die algorithmische Präzision genießt,897 bedeutet für ihn im Umgang mit ihr somit stets eine Unwägbarkeit.898 Entschließt er sich, von der Entscheidungsempfehlung abzuweichen, so tut er dies auf eigenes Risiko. Denn stellt sich die Abweichung von der Vor-Entscheidung im Nachhinein als „Fehler“ heraus,899 kommt der Personalleiter erkenntlich in Erklärungsnot.900 Erfüllt ein Mitarbeiter, der entgegen der Empfehlung des Bewerbungssystems anderen Bewerbern gegenüber den Vorzug erhalten hat, nicht die mit der Position verbundenen Erwartungen, so lässt sich fragen, ob der Personalleiter nicht seine eigenen arbeitsvertraglichen Pflichten vernachlässigt hat. Immerhin ist er angehalten, seine Verpflichtungen aus dem Arbeitsverhältnis so zu erfüllen und die im Zusammenhang mit dem Arbeitsverhältnis stehenden Interessen des Arbeitgebers so zu wahren, wie dies von ihm unter Berücksichtigung seiner Stellung und Tätigkeit im Betrieb nach Treu und Glauben billigerweise verlangt werden kann.901 Aus Sicht des Arbeitgebers liegt es vor diesem Hintergrund nahe, dem Personalleiter vorzu894 Ähnlich Götz, Personalmanagement, 176: „kein erkennbarer Entscheidungsspielraum“ bei „eindimensionalen ,Scores‘“ (Hervorhebungen im Original). 895 Vgl. Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 48: „Je (vermeintlich) präziser die Aussagen KI-gestützter Verfahren aber werden, desto weniger wird sich in der täglichen Anwendung ein Sachbearbeiter trotz vorhandener Entscheidungsbefugnis und Fachkompetenz über die vorgeschlagenen Entscheidungen hinwegsetzen wollen und können“ (Hervorhebung durch Verf.). 896 Das gilt auch für das von Niehoff/Straker, DSRITB 2019, 451, 458 ff., vorgeschlagene Verfahren einer „gestuften Entscheidungsfindung“, in der der Entscheidungsträger zunächst eine eigene Entscheidung trifft und diese in einem zweiten Schritt mit dem Ergebnis des Entscheidungssystems abgleicht. Ähnlich für den Zivilprozess Huber/Giesecke, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 19 Rn. 50. 897 Zum ähnlich gelagerten Phänomen der „Macht der Zahlen“ vgl. Boehme-Neßler, K&R 2016, 637, 642; Caspar, PinG 2019, 1, 4. 898 Zugespitzt Grunwald, Der unterlegene Mensch, 182: „Das angeblich Optimale duldet keine Alternative neben sich“. 899 Die Gesamtkosten einer „Fehlbesetzung“ eines operativ Beschäftigten beliefen sich bereits nach einer Betriebszugehörigkeit von sechs Monaten – ungeachtet der Opportunitätskosten – auf ein Drittel des Jahresgehalts, wie Stoltenberg, in: Schwuchow/Gutmann, HRTrends 2020, 303, 305, mitteilt. Isson/Harriott, People Analytics, 82, beziffern die Gesamtkosten gar auf das Fünffache eines Jahresgehalts. 900 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 47; vgl. die ähnliche Wertung i. R. d. Festlegung von Anforderungsprofilen bei DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 6. 901 Vgl. BAG, Urt. v. 25. 04. 2018 – 2 AZR 611/17, AP BGB § 626 Nr. 269 = NZA 2018, 1405, 1409 Rn. 44.

274

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

halten, dass diesem die „richtige“ Entscheidung doch bekannt gewesen sei und er diese nur hätte umsetzen müssen.902 Es dürfte deshalb wenig überraschen, wenn der Arbeitgeber derartige „Verfehlungen“ zum Anlass nimmt, den Personalleiter zu sanktionieren: durch Entzug seines Vertrauens und/oder der Personalverantwortung, durch Versetzung, Abmahnung, Nichtberücksichtigung bei Beförderungen etc.903 (b) Konsequenzen Was aber bedeutet es für das gesetzlich eingeforderte Dazwischentreten, wenn dieses voraussetzt, dass sich der Personalleiter dem Risiko auszusetzen hat, seinerseits arbeitsrechtlichen Maßnahmen unterworfen zu werden? (aa) Dazwischentreten durch den Arbeitgeber selbst Zunächst ließe sich erwägen, das Spannungsfeld aus persönlichem Risiko und der Forderung nach einem Dazwischentreten dadurch aufzulösen, dass anstelle eines abhängig Beschäftigten der Arbeitgeber (im Falle einer juristischen Person ihr organschaftlicher Vertreter) selbst „eingreift“. Wenn der Arbeitgeber selbst von einer Vor-Entscheidung abrückt und diese Abweichung mit nachteiligen Auswirkungen verbunden ist, so tut er dies auf eigenes unternehmerisches Risiko. Er hat anders als der abhängig beschäftigte Personalleiter keine arbeitsrechtlichen Konsequenzen zu befürchten.904 Dieses Ansinnen sieht sich zwei Einwänden gegenüber. Der erste bezieht sich auf den zu erwartenden Aufwand eines Dazwischentretens durch den Arbeitgeber selbst. Insbesondere in größeren Unternehmensstrukturen hat der Arbeitgeber regelmäßig eine ihm nachgeordnete Leitungsebene gerade zu dem Zweck eingerichtet, um den verschiedensten Fragen der Personalverwaltung Herr zu werden. Diese soll es dem Arbeitgeber ermöglichen, personalwirtschaftliche Entscheidungen zu treffen und sich gerade nicht in die Details der Personalverwaltung einarbeiten zu müssen. Ein Dazwischentreten durch eine entsprechend geschulte Leitungsebene lässt anders ausgedrückt ein sachnäheres Eingreifen erwarten, als würde sich der Arbeitgeber selbst mit den Einzelheiten der automatisierten Datenverarbeitung im Einzelfall beschäftigten müssen.

902 Brandt, CuA 6/2017, 13, 14; insofern auch Kuß/Sassenberg, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 433, 443 Rn. 31; vgl. ferner Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429; ähnlich schon Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 129, für den Umgang mit Credit Scores. 903 Es wäre denkbar, diesem Risiko – wenigstens – durch Ausschluss ordentlicher Kündigungen zu begegnen. 904 Für den Fall des Fremd-Geschäftsführers sind freilich dessen Weisungsbindung sowie freie Abrufbarkeit in Rechnung zu stellen (§§ 37 Abs. 1, 38 Abs. 1 GmbHG). Insbesondere in Konstellationen, in denen KI-Verfahren konzernweit eingesetzt werden und die hier diskutierte Erwartungshaltung von Seiten der Konzernmutter ausgeht, dürfte die Situation des FremdGeschäftsführers mit der eines abhängig Beschäftigten vergleichbar sein.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

275

Der zweite Einwand ist prinzipieller Natur. Wird auf ein Dazwischentreten des Arbeitgebers selbst abgestellt, entfällt also eine ihm organisatorisch nachgeordnete Prüfungsebene, so ließe sich argumentieren, würde das vom Arbeitgeber mit einem Vertrauensvorschuss905 eingeführte KI-System keinen echten Widerpart erfahren. Ein solcher aber ist erforderlich, um die Vor-Entscheidung effektiv zur Disposition zu stellen. Vom Arbeitgeber selbst dürfte ein solches Eingreifen regelmäßig nicht zu erwarten sein, schließlich hat er sich gerade deshalb für den Einsatz des KI-Systems entschlossen, um den Entscheidungsprozess in Abkehr von allzu menschlichen Unwägbarkeiten zu optimieren. Anders gewendet: Es ist gerade der Arbeitgeber, der mit der Entscheidung für den KI-Einsatz zum Ausdruck bringt, „evidenzbasierte“ Empfehlungen einem etwaigen (und sei es auch seinem) „Bauchgefühl“ vorzuziehen, und damit das hiesige Risiko für den Personalleiter überhaupt erst eröffnet. Es dürfte sich daher empfehlen, zusätzlich das Dazwischentreten einer Person einzufordern, die sich vom Arbeitgeber unterscheidet. Allein dann besteht überhaupt die Aussicht darauf, dass dem Interesse des Arbeitgebers an einer betrieblichen Optimierung das Interesse der Arbeitnehmer an einer Würdigung der Einzelumstände entgegentritt. (bb) Keine Irrelevanz der Vor-Entscheidung Sofern demgegenüber darauf verwiesen wird, dass Art. 22 DSGVO es schlicht nicht verhindern könne, dass die Vor-Entscheidung die Entscheidung in der Sache „faktisch vorprägt“, „da das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO dann nicht greift“, so ist dieser Einwand zurückzuweisen.906 Diese zirkuläre Einlassung übersieht, dass es gerade Aufgabe der Auslegung ist, zu ermitteln, unter welchen Bedingungen eine Regelung „greift“. Wenn aber die „bestimmenden Motive durch automatisierte Vorgänge vorgegeben werden“, das algorithmische Verfahren die Entscheidung also „wesentlich vorbereitet und damit mitbestimmt hat, ohne dass eine natürliche Person die Entscheidung überprüft hat“, so ist hierin ein mustergültiger Versuch zu erblicken, das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO in subtiler, wenngleich unzulässiger Weise auszuhebeln.907 (cc) Ablehnung der Forderung nach einem standhaften Personalleiter Ebenfalls am Kern der Sache vorbei geht die Forderung nach einem „ausgesprochen standhaften Personalleiter“.908 Wieso sollte jemand sein eigenes persönliches und wirtschaftliches Fortkommen durch ein allzu forsches Gebaren gegenüber der algorithmischen Vor-Entscheidung riskieren, wenn ihm ein Weg des „geringeren 905

S. schon C.IV.1.c)cc)(1)(a). So aber Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 6 (Hervorhebung durch Verf.); ähnlich Kuß/Sassenberg, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 433, 443 Rn. 31. 907 So schon für § 6a BDSG a. F. BT-Drs. 16/10529, S. 13; vgl. dazu AG Düsseldorf, Urt. v. 18. 01. 2018 – 22 C 136/17, NJOZ 2019, 635 = ZD 2018, 187; a. A. offenbar Gausling, ZD 2019, 335, 339. 908 Vgl. Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht, § 9 Rn. 21. 906

276

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Widerstandes“ offen steht? Wenn einer automatisierten Datenverarbeitung die Erwartung entgegengebracht wird, eine „optimale“ Entscheidung vorzubereiten, der Personalleiter sich dieser nach der Vorstellung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO aber auf eigenes Risiko entgegenzustellen hat, ist im Gegenteil davon auszugehen, dass er dieser Aufgabe nicht hinreichend nachkommen, sondern sich bereitwillig der algorithmisch erzielten „Norm“ fügen wird.909 (dd) Erhöhte Anforderungen an die Entkräftung der Ausschließlichkeit Es zeigt sich: Erweckt der Arbeitgeber den Eindruck eines allzu großen Zutrauens in die Validität der algorithmischen Entscheidungsvorbereitung, ist nicht nur ein Dazwischentreten durch ihn selbst nicht zu erwarten. Auch entsteht auf Seiten des Personalleiters ein Gefälle zwischen den Handlungsoptionen, der Vor-Entscheidung „sicherheitshalber“ Folge zu leisten oder sie tatsächlich zur Disposition zu stellen und von ihr ggf. ebenso unbeirrt abzuweichen.910 Dabei erhöht sich für ihn mit jedem Grad der dem algorithmischen Verfahren beigemessenen Entscheidungsreife sichtbar die Last, eine genuin eigene Entscheidung zu rechtfertigen: Hat der Personalleiter das Ergebnis eines deskriptiven Analyseverfahrens (z. B. hinsichtlich bestimmter Qualifikationen) der Sache nach noch in langfristige personalwirtschaftliche Überlegungen (z. B. Entwicklungspotential des Arbeitnehmers) einfließen zu lassen, um hierauf gründend eine konkrete Entscheidung (z. B. Beförderung) zu treffen, nimmt die Entscheidungsreife und damit die den Personlleiter treffende Begründungslast mit prädikativen und präskriptiven Verfahren deutlich zu. Während der Personalleiter Ergebnisse prädikativer Verfahren wenigstens noch auf ihre Relevanz für etwaige Entscheidungsprozesse zu prüfen hat, werden die vorstehenden Phasen der Entscheidungsfindung durch präskriptive Verfahren kurzerhand übersprungen, sodass der Entscheidungsträger bei Lichte betrachtet allenfalls noch zu einer Plausibilitätsprüfung der algorithmischen Empfehlung berufen scheint. Im Wissen um diese strukturell bedingte Erklärungsnot aber wird es dem Arbeitgeber ermöglicht, im Wege der algorithmischen Vor-Entscheidung die Entscheidung in der Sache vorwegzunehmen.911 Er wird allen Grund zu der Annahme haben, dass der „erklärungspflichtige“ Personalleiter eine Entscheidungsempfehlung allenfalls dann ernsthaft in Frage stellen (und von ihr ggf. abweichen) wird, wenn ein offensichtlich atypischer Fall vorliegt, der die Fehlerhaftigkeit der Vor-

909 Vgl. Greco, RW 2020, 29, 62: „nahezu unwiderstehliche Versuchung“; ähnlich schon Möller/Florax, MMR 2002, 806, 808 f. (dort zum SCHUFA-Verfahren); in diese Richtung auch Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 429; ders., CuA 9/2017, 28, 31; vgl. die Kritik im Gutachten der Datenethikkommission, 192. 910 Ebenso Caspar, PinG 2019, 1, 3. Mit Hoffmann-Riem, AöR 2017 (142), 1, 36, erweist sich der menschliche Eingriff unter derartigen Gegebenheiten als „praktisch weitgehend wirkungslos“. 911 Vgl. schon Möller/Florax, MMR 2002, 806, 808 f. (dort zum SCHUFA-Verfahren).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

277

Entscheidung ohne größeren Aufwand sichtbar macht.912 Aus der automatisierten Entscheidungsempfehlung, so steht zu befürchten, würde kurzerhand eine sich selbst erfüllende „Prophezeiung“,913 anders ausgedrückt: eine „Soll-Vorschrift“, die dem Personalleiter die Folgen für den Regelfall vorzeichnet.914 Aus Sicht des von der Entscheidung betroffenen Arbeitnehmers hätte dies zur Folge, dass sich die in der bloß syntaktischen Datenverarbeitung angelegte Beeinträchtigung unwidersprochen durchsetzen und ihm – entgegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO – als vermeintlich menschliche Entscheidung in der Sache gegenübertreten würde.915 Ein Verständnis der Ausschließlichkeit, das diese strukturellen Bedingungen ihrer Entkräftung ausblendet, bleibt unvollständig. Die Frage nach einem effektiven Abweichen-Können, so ist einzusehen, hat ein vom Arbeitgeber zu Gunsten der VorEntscheidung initiiertes Gefälle anzuerkennen, wollte man die Schutzwirkung des Art. 22 DSGVO nicht ins Belieben desselben stellen. Der Grad des Gefälles ist dabei nach Art und Weise der Einführung (z. B. Bewerbung der KI als „objektiv, fair und diskriminierungsfrei“), der Komplexität sowie der konkreten Nutzung des Systems (z. B. präskriptiv) zu bemessen. Rückt hierdurch das Dazwischentreten des Entscheidungsträgers, sei es der Arbeitgeber selbst oder der ihm nachgeordnete Personalleiter, in den Verdacht einer bloßen Förmelei,916 sind die Anforderungen an die Entkräftung der Ausschließlichkeit in demselben Maße anzuheben, in dem sich die Vor-Entscheidung als bereits entscheidungsreif erweist. (a) Interne Datenschutzstrategie Als möglicher Anknüpftungspunkt eines strengeren Prüfprogramms könnte etwa die Qualität der vom Arbeitgeber entworfenen Datenschutzstrategien dienen. Die DSGVO geht davon aus, dass der Arbeitgeber organisatorische Maßnahmen trifft, um die datenschutzrechtlichen Vorgaben zu erfüllen (Art. 32 DSGVO; ErwG 78, S. 1).917 Um deren Einhaltung nachweisen zu können, „sollte“ der Arbeitgeber insbesondere interne Strategien festlegen (ErwG 78, S. 2). Im Hinblick auf das 912

Dieses Risiko wird nicht schon dadurch ausgeräumt, dass der Arbeitgeber die Datenverarbeitung bloß organisatorisch einem Auftragsverarbeiter überantwortet (vgl. 3. Teil, Fn. 852), die Entscheidung in der Sache formell aber seinem Personalleiter vorbehält; entgegen Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 78. 913 Es ist geradezu bezeichnend, wenn angenommen wird, dass der Personalleiter die Kündigungsempfehlung bloß „grob inhaltlich“ nachzuvollziehen habe, s. Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 257. 914 Vgl. BVerwG, Urt. v. 12. 07. 2016 – 1 C 23/15, NVwZ 2016, 1498, 1500 Rn. 21. 915 Vgl. Götz, Personalmanagement, 176: Entscheidung „stark antizipiert“. 916 Vgl. Veale/Edwards, Com. L. S. R. 34 (2018), 398, 400 f.: „If the machine is claimed to outperform humans and treated as such, any human’s involvement in the process designed to avoid the application of Article 22 this should necessarily be expected to be effectively nominal.“ (Hervorhebung im Original); weitergehend Caspar, PinG 2019, 1, 4, der offenbar sämtliche entscheidungsvorbereitende Datenverarbeitungen in „entsprechender Anwendung“ an Art. 22 DSGVO gemessen sehen will. 917 Hierzu Joos/Meding, CR 2020, 834, 837 ff.

278

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO könnten diese bspw. im Einzelnen festlegen, welche Schritte der Entscheidungsträger im Umgang mit bestimmten entscheidungsvorbereitenden Verfahren zu tätigen hat, um die syntaktisch vermittelte Vor-Entscheidung in eine verständige Entscheidung in der Sache zu überführen. Hierbei könnte die Strategie etwa minutiös vorgeben, welche Eingangsparameter unter Berücksichtigung welcher weiteren Kriterien einer zu dokumentierenden wertenden Betrachtung zu unterziehen sind. Im Übrigen könnte die Strategie konkrete Zuständigkeiten mit Blick darauf festlegen, welche Ansprechpartner dem Entscheidungsträger in Zweifelsfällen zur Verfügung stehen. Wie Art. 39 Abs. 1 lit. b DSGVO zum Ausdruck bringt, hat der Arbeitgeber überdies Maßnahmen zu ergreifen, um den Entscheidungsträger für die Bedeutung des Dazwischentretens zu sensibilisieren. Hierbei dürfte es vor allem darum gehen, präzise sowie in leicht verständlicher Weise einer etwaigen erhöhten Erwartungshaltung im Hinblick auf die Einführung und den Einsatz des KI-Systems entgegenzutreten. Um der Forderung nach einem effektiven Dazwischentreten Nachdruck zu verleihen, könnte die Strategie außerdem bestimmen, in welchen regelmäßigen Abständen Supervisionen vorzunehmen und Schulungen zu absolvieren sind, die die Medienkompetenz des Entscheidungsträgers fördern. (b) Vier-Augen-Prinzip Bei einer erhöhten Entscheidungsreife könnte darüber hinaus erwogen werden, den Arbeitgeber auf ein Vier-Augen-Prinzip zu verweisen. Der Arbeitgeber wäre danach angehalten, mindestens zwei Entscheidungsträger vorzuhalten, die zunächst unabhängig voneinander die Vor-Entscheidung prüfen und diese in einen eigenen Entscheidungsvorschlag überführen. Hierauf gründend könnten sie sodann eine gemeinsame Entscheidung in der Sache treffen. Zwar wird das prinzipielle Problem der Rechtfertigungslast und damit der Entscheidungsvorwegnahme auch hierdurch nicht aus der Welt geschafft. Die Rechtfertigungslast würde aber auf zwei „Schultern“ verteilt. Dies rechtfertigt die Annahme, dass die Entscheidungsträger ihrem persönlichen Risiko weniger Gewicht beimessen und sich auf diese Weise in ihrer Rolle als Entscheidungsträger wechselseitig bestärken. (c) Beteiligung des Datenschutzbeauftragten Bei einem hohen Grad der Entscheidungsreife könnte ferner an eine Beteiligung des Datenschutzbeauftragten gedacht werden.918 Dieser ist für sich genommen zwar nicht entscheidungsbefugt und kann daher selbst nicht in relevanter Weise dazwischentreten. Dem Datenschutzbeauftragten kommt aber eine umfassende Überwachungsaufgabe im Hinblick auf die Einhaltung der DSGVO zu (Art. 39 Abs. 1 lit. b DSGVO). Er hat zu überprüfen, ob der Arbeitgeber die Vorgaben der DSGVO

918

ist.

Sofern ein solcher gemäß Art. 37 Abs. 1 DSGVO und § 38 Abs. 1 BDSG zu benennen

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

279

vollumfänglich einhält,919 was auch die Anforderungen an das Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO einschließt. Darüber hinaus ist er nach Art. 39 Abs. 2 lit. a DSGVO verpflichtet, den Arbeitgeber über seine Pflichten unter der DSGVO zu unterrichten und ihn dahingehend zu beraten. Die Beratung erschöpft sich nicht in der Wiedergabe und Erläuterung der datenschutzrechtlichen Vorgaben, sondern ist auf die Unterstützung bei der Lösung konkreter Probleme gerichtet, die im Zuge der spezifischen Umsetzung der datenschutzrechtlichen Anforderungen auftauchen können.920 Der Arbeitgeber könnte also darauf verwiesen werden, den Datenschutzbeauftragten zwecks Unterstützung bei der Prüfung algorithmisierter VorEntscheidungen zu beteiligen. Stellt der Datenschutzbeauftragte Defizite beim Dazwischentreten fest, könnte er dem Arbeitgeber detaillierte Lösungsvorschläge präsentieren oder ihn ggf. von der Verwendung bestimmter Vor-Entscheidungen abraten. (d) Beteiligung des Betriebsrats Eine zusätzliche Absicherung des arbeitgeberseitigen Dazwischentretens könnte ferner in der Beteiligung des Betriebsrats erblickt werden. Hat der Arbeitgeber den Betriebsrat im Rahmen seines Dazwischentretens verpflichtend zu beteiligen, so könnte dieser auf die Entscheidungsfindung des Arbeitgebers konkreten Einfluss nehmen. Der Betriebsrat könnte aus seiner abgesicherten Position (§ 15 Abs. 1 S. 1 KSchG, § 78 S. 1 BetrVG) heraus die algorithmisierte Vor-Entscheidung unbeirrt zur Disposition stellen und damit auf eine menschliche Entscheidung in der Sache hinwirken.921 Die Beteiligung des Betriebsrats beim Dazwischentreten des Arbeitgebers, so könnte hervorgehoben werden, würde dabei Anschluss finden an den ohnehin geltenden Beteiligungsrechten in personellen Angelegenheiten gemäß §§ 99, 102 BetrVG.922 Der Verweis auf die Beteiligungsrechte der §§ 99, 102 BetrVG zeigt indes, dass die Forderung nach einer verpflichtenden Beteiligung des Betriebsrats schon beim Dazwischentreten des Arbeitgebers nicht verfängt. Nicht nur ist der Betriebsrat – anders als der die KI einsetzende Arbeitgeber – nicht entscheidungsbefugt, geschweige denn Verantwortlicher und damit nicht Normadressat des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Der Betriebsrat kann – wie der Datenschutzbeauftragte – also selbst gar nicht in relevanter Weise dazwischentreten. Hinzu kommt, dass der Arbeitgeber dem Betriebsrat in den Fällen der §§ 99, 102 BetrVG – nach hier vertretener Ansicht923 – bereits seine verständige „Sicht der Dinge“ darzutun hat. Der Betriebsrat kann dadurch einschätzen, ob die geplante Einstellungs- oder Kündigungsentscheidung 919

Vgl. Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 39 Rn. 13. Paal/Pauly/Paal, DSGVO/BDSG, Art. 39 Rn. 5. 921 Vgl. Wedde/Mittländer, Datenschutz, C.337, der offenbar ein Dazwischentreten durch den Betriebsrat einfordert. 922 S. dazu noch unter 4. Teil, C.II. 923 S. im Einzelnen noch unter 4. Teil, C.II. 920

280

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

tatsächlich eine verständige Entscheidung des Arbeitgebers darstellt oder ob sie bei Lichte betrachtet als Entscheidung der KI anzusehen ist. Für den Arbeitgeber eröffnet sich hierdurch die Gelegenheit, ein vorheriges Dazwischentreten in nachvollziehbarer Weise zu dokumentieren. Soll der Betriebsrat aus Sicht des Arbeitgebers aber als Garant seines (vorangehenden) Dazwischentretens fungieren, überzeugt es nicht, wenn der Betriebsrat hieran selbst originär mitwirkt. (c) Teleologische Reduktion Freilich vermag auch das strengste Prüfprogramm die grundlegenden Bedenken an der praktischen Eignung der Ausschließlichkeit als Abgrenzungskriterium nicht auszuräumen. Selbst wenn es der Arbeitgeber versteht, die betrieblich-organisatorischen sowie persönlichen Voraussetzungen eines hinreichenden Dazwischentretens zu schaffen und überdies der Annahme einer der Vor-Entscheidung zugesprochenen Entscheidungsreife entgegenzutreten, fragt sich, welche Gewähr der betroffene Arbeitnehmer hat, dass tatsächlich keine ausschließlich syntaktische Entscheidung ergangen ist.924 Konkret: Wie kann der Bewerber verifizieren, dass der Arbeitgeber seine Bewerbung tatsächlich prüft und diese nicht allein aufgrund eines zu geringen, automatisiert ermittelten Scores abgelehnt wird? Welche Sicherheit besteht für den Arbeitnehmer, dass sein betriebliches Schicksal nicht dem Gutdünken eines syntaktischen Verfahrens überantwortet wird, es vielmehr der Personalleiter selbst ist, der darüber befindet, ihn zu versetzen, zu befördern oder – erforderlichenfalls – das Arbeitsverhältnis zu kündigen? Die praktische Aushebelungsgefahr ist mit den Händen zu greifen.925 Abwenden kann sie nur, wer sich im Nachgang der Entscheidung um eine gerichtliche Beurteilung der Ausschließlichkeit bemüht. Nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO, so ist zu konstatieren, ist es de facto der Arbeitnehmer, der das Risiko der Ausschließlichkeit trägt.926 Es stellt sich damit die Frage, ob diese Risikoverteilung unter jedweden Umständen zu rechtfertigen ist. So könnte unter Verweis auf den Schutzzweck der Norm überlegt werden, ob nicht ein anderes bei entscheidungsreifen Vor-Entscheidungen zu gelten hat, die mit Blick auf die besondere Erheblichkeit der Entscheidung und die Rahmenbedingungen des KI-Einsatzes ein effektives Dazwischentreten nicht erwarten lassen.927 Nach der Grundwertung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO, Entscheidungen infolge eines menschlichen Dazwischentretens anzuerkennen, kann es sich hierbei freilich nur um gewichtige Ausnahmefälle handeln. Ausgangspunkt der 924

Dies wird teilweise zum Anlass genommen, auf das Kriterium der Ausschließlichkeit de lege ferenda zu verzichten, vgl. Roßnagel/Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern, 85. 925 Vgl. dazu auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 32. 926 Auf das hieraus erwachsene Absicherungsbedürfnis wird noch unter Teil 4 im Einzelnen einzugehen sein. 927 Vgl. Roßnagel/Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern, 84 f., 109, 130: Erweiterung des Verbots auf Entscheidungen, in denen der Entscheidungsträger die Vor-Entscheidung „im Regelfall unbesehen übernimmt“; dem folgend Glatzner, DuD 2020, 312, 313.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

281

Überlegungen ist daher, dass die abstrakte Gefahr einer Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO derart schwerwiegen muss, dass es nicht überzeugt, dass der Arbeitgeber die Ausschließlichkeit der Entscheidung faktisch nur im Bestreitensfall entkräften muss.928 Der Normzweck des Art. 22 DSGVO muss mit anderen Worten gerade dafür streiten, die Gefahr der syntaktischen Entscheidungsvorwegnahme bereits von vornherein zu eliminieren. (aa) Algorithmisierte Sozialauswahl Ein solcher Ausnahmefall könnte etwa in der Sozialauswahl gemäß § 1 Abs. 3 KSchG erblickt werden.929 Die Sozialauswahl dient der Konkretisierung der eine Kündigung bedingenden dringenden betrieblichen Erfordernisse in Fällen, in denen die Zahl der vom Rückgang des Beschäftigungsbedarfs betroffenen Arbeitnehmer die der verbliebenen Arbeitsplätze übersteigt.930 Der Arbeitgeber hat die individuellen Unterschiede zwischen den vergleichbaren Arbeitnehmern und deren Sozialdaten zu „berücksichtigen und abzuwägen“.931 Hierdurch soll in wertendem Sinne derjenige Arbeitnehmer ermittelt werden, der sich als am sozial stärksten gegenüber einer Kündigung erweist.932 Es ist dies mithin der letzte Schritt der Entscheidungsfindung über eine betriebsbedingte Kündigung.933 (a) Betriebsratsloser Betrieb Ließe der Arbeitgeber den zu kündigenden Arbeitnehmer anhand algorithmischer Verfahren ermitteln, so stünde unmissverständlich fest, wem nach seinem „Willen“,934 d. h. nach der vom Einzelfall abstrakten, bloß syntaktischen Betrachtung der Kriterien des § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG,935 zu kündigen sei.936 Der Entscheidungsspielraum des nachgeschalteten Personalleiters würde sich auf die „Wahl“ zwischen der Bestätigung oder – was kaum anzunehmen ist – der Ablehnung der Vor-Ent-

928 Zur Verteilung der Darlegungs- und Beweislast s. im Einzelnen noch unter 4. Teil, B.IV.2.d). 929 Ähnlich DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42. 930 BAG, Urt. v. 27. 04. 2017 – 2 AZR 67/16, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 100 = NZA 2017, 902, 903 Rn. 15. 931 BAG, Urt. v. 18. 09. 2018 – 9 AZR 20/18, AP AGG § 22 Nr. 16 Rn. 28; Urt. v. 29. 01. 2015 – 2 AZR 164/14, AP KSchG 1969 § 2 Nr. 162 = NZA 2015, 426, 427 Rn. 11. 932 APS/Kiel, KSchG § 1 Rn. 592. 933 Anschaulich Schiefer, NZA-RR 2002, 169, 169. 934 Dazu oben 2. Teil, C.IV.1. 935 Zum Wertungsspielraum des Arbeitgebers s. BAG, Urt. v. 18. 09. 2018 – 9 AZR 20/18, APAGG § 22 Nr. 16 Rn. 28; Urt. v. 29. 01. 2015 – 2 AZR 164/14, AP KSchG 1969 § 2 Nr. 162 = NZA 2015, 426, 427 Rn. 11. 936 Es handelt sich um mehr als einen bloßen „Vorschlag“; s. aber Wojak, DuD 2018, 553, 555 f.

282

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

scheidung verengen.937 Weitere Erwägungen ließe der Arbeitgeber nicht zu.938 Das gilt insbesondere für die eigene Durchführung einer Sozialauswahl durch den Personalleiter im Anschluss an das automatisierte Verfahren unter dann verständiger Bewertung des Einzelfalls.939 Schließlich ist es gerade die „manuelle“ Sozialauswahl, die durch das algorithmische Verfahren abgelöst, um nicht zu sagen: rationalisiert, werden soll. Ausgeklammert bleiben damit sowohl der Fall, in dem der Personalleiter angehalten ist, die Sozialauswahl zunächst selbst durchzuführen und sein Ergebnis erst im Anschluss mit dem des KI-Verfahrens zu vergleichen,940 als auch Konstellationen, in denen der Personalleiter auf das automatisierte Verfahren direkten Einfluss nimmt. Gedacht sei etwa daran, dass er ein vorgegebenes Punktesystem unter Würdigung der Einzelumstände anwendet und anschließend durch die Sortierfunktion von Microsoft Excel bloß denjenigen Arbeitnehmer automatisiert ermitteln lässt, der die geringste Punktzahl aufweist.941

Würde man vom Personalleiter verlangen, dass er sich der betriebswirtschaftlichen Erwartungshaltung seines Arbeitgebers entgegenzusetzen hat, würde man ihn „sehenden Auges“ einer Überforderungssituation aussetzen. Die Rechtfertigungslast des Personalleiters ist angesichts der entscheidungsreifen Vor-Entscheidung so hoch, dass davon ausgegangen werden muss, dass er realiter keine abweichenden eigenen Erwägungen anstellen wird, sondern der Vor-Entscheidung nur noch formal zu ihrem Ausspruch verhilft. Das aber hätte nicht weniger zur Konsequenz, als dass der Arbeitnehmer bereits durch die syntaktisch vermittelte Sozialauswahl zum Objekt einer algorithmischen Fremdbestimmung degradiert würde.942 Angesichts der ohnehin enormen persönlichen wie wirtschaftlichen Bedeutung der Kündigung ist es jedoch nicht gerechtfertigt, darüber hinaus auch noch die Gefahr der Ausschließlichkeit auf den Arbeitnehmer abzuwälzen. Um einer drohenden Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zumindest für den besonders sensiblen Fall der Kündigung konsequent entgegenzuwirken, seine Wirkung gerade nicht von einer

937 Vgl. dazu Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 53. 938 Krit. auch Wedde/Mittländer, Datenschutz, C.337. 939 Vgl. die Kritik von Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 251, an ScoringVerfahren in der Kreditwirtschaft: Die menschliche Mitwirkung erschöpfe sich typischerweise in der bloßen Anwendung vorabdefinierter Richtlinien ohne eigenen Entscheidungsspielraum; s. auch schon Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 136; ähnlich jüngst Krämer, NJW 2020, 497. 940 Vgl. insofern den in 3. Teil, Fn. 896 skizzierten Vorschlag einer „gestuften Entscheidungsfindung“ von Niehoff/Straker, DSRITB 2019, 451, 458 ff. 941 Vgl. Kurt, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung, 9, 26 f.: Zusammenstellung von „Fakten zur sozialen Schutzwürdigkeit“ zulässig; in die Richtung auch MüKoBGB/Hergenröder, KSchG § 1 Rn. 44; weitergehend wohl Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 482; sowie Blum, People Analytics, 382. 942 Ähnlich die Wertung von DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

283

arbeitsgerichtlichen Geltendmachung abhängig zu machen,943 ist das Risiko der Ausschließlichkeit vielmehr von vornherein zu eliminieren. Wird die Sozialauswahl vollständig automatisiert durchgeführt, ist unter teleologischer Reduktion des Art. 22 Abs. 1 DSGVO mithin davon auszugehen, dass die Kündigungsentscheidung „ausschließlich“ automatisiert ergangen ist.944 Der KI-Einsatz ist damit ausgeschlossen, ohne dass es noch eines weiteren (symbolischen) Umsetzungsaktes bedarf.945 (b) Mitbestimmte Auswahlrichtlinien Wie aber zu entscheiden ist, wenn der Arbeitgeber die Sozialauswahl in Anwendung des § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG nicht einseitig vorgibt, sondern mit dem Betriebsrat zum Zwecke der Verobjektivierung der Auswahlentscheidung entsprechende Auswahlrichtlinien i. S. d. § 95 BetrVG946 vereinbart? Mit Blick auf die gesetzliche Privilegierung mitbestimmter Auswahlrichtlinien gemäß § 1 Abs. 4 KSchG („grobe Fehlerhaftigkeit“) wird man die Beteiligung des Betriebsrats grundsätzlich zu Gunsten des Arbeitgebers zu würdigen haben. Der hiermit zum Ausdruck gebrachten Richtigkeitsgewähr947 würde es entgegenstehen, würde man die Betriebsparteien einerseits zur Konkretisierung der Merkmale des § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG ermutigen wollen, diesen Weg – hier durch einen weit verstandenen Art. 22 Abs. 1 DSGVO – andererseits reflexartig versperren. Richtig dürfte es vielmehr sein, den Betriebsparteien die Ausformulierung eines algorithmischen Auswahlverfahrens zu gestatten und es dem Arbeitgeber hierauf gründend grundsätzlich zu ermöglichen, die Ausschließlichkeit unter Abwägung der individuellen Unterschiede der Arbeitnehmer zu entkräften. Fraglich aber ist, wie Fälle mitbestimmter Auswahlrichtlinien zu beurteilen sind, wenn diese eine individuelle Abschlussprüfung des Arbeitgebers gerade auszuschließen suchen.948 Gedacht sei an folgenden Beispielsfall:949

943

Man denke im Übrigen an etwaige finanzielle Anreize, die der Arbeitgeber mit einer Nichtanrufung der Arbeitsgerichte verbinden könnte, um die Betroffenen von der Geltendmachung ihrer Rechte nach Art. 22 DSGVO abzuhalten. 944 Diesem (strengen) Urteil steht die unter B.I.3.c)cc) formulierte Wertung nicht entgegen, wonach der Einsatz automatisierter Systeme im Bewerbungsverfahren ausnahmsweise zu Lasten aussichtsloser Bewerber zulässig sein kann. Das ergibt sich daraus, dass die Ausnahmetatbestände – anders als der KI-Einsatz bei der Sozialauswahl – einer Entindividualisierung gerade vorzubeugen und eine menschliche Entscheidung zu ermöglichen suchen. 945 So aber wohl Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 432, sowie Groß/Gressel, NZA 2016, 990, 993, die jeweils auf die im Anschluss an die technische Sozialauswahl automatisch generierte Kündigungserklärung abstellen. 946 Zur Beteiligung des Betriebsrats s. noch unter 4. Teil, C.I.2.e). 947 Gaul/Lunk, NZA 2004, 184, 190. 948 Vgl. Fitting, BetrVG § 95 Rn. 28. 949 Nach MAH ArbR/Liebers, § 58 Rn. 32.

284

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Nach der Auswahlrichtlinie sind bei der Sozialauswahl für jedes volle Dienstjahr je 1 Punkt für die ersten 10 Dienstjahre und danach 2 Punkte anzusetzen. Für jedes volle Lebensjahr ist 1 Punkt anzusetzen. Für jede unterhaltsberechtigte Person werden 3 Punkte angesetzt. Eine Schwerbehinderung ist mit 4 Punkten zu bewerten. Die Auswahlrichtlinie schließt mit der Anordnung: „Die Bewertung ist abschließend.“

Diese Konstellation bedarf deshalb besonderer Beachtung, weil ein Punktesystem nach Auffassung des BAG im Einklang mit der Neufassung des § 1 Abs. 3 KSchG keine individuelle Abschlussprüfung mehr vorsehen muss.950 Wurde unter Geltung der früheren Rechtslage noch verlangt, dass im Anschluss an die Vorauswahl auf Grundlage der Punktetabelle „in jedem Fall“ eine individuelle Abschlussprüfung stattfinden „muss“,951 „braucht“ der Arbeitgeber nunmehr neben den vier im Gesetz vorgeschriebenen Kriterien keine weiteren Gesichtspunkte berücksichtigen.952 Sieht die Auswahlrichtlinie wie im Beispiel („Die Bewertung ist abschließend.“) vor, dass keine weitergehende Abschlussprüfung vorzunehmen ist, so ist vor dem Hintergrund der geänderten Rechtsauffassung des BAG sowie unter dem Gesichtspunkt der damit einhergehenden Rechtssicherheit953 zu erwarten, dass der Entscheidungsträger grundsätzlich von einer abschließenden Einzelfallwürdigung im Nachgang der punktemäßigen Vorauswahl absehen wird.954 Das mag in Fällen des menschlichen Vollzugs der Punktetabelle hinnehmbar sein. Schließlich ist der Entscheidungsträger in der Lage, die Auswahlrichtlinien „hinreichend differenziert“ zu begreifen und anzuwenden,955 um ggf. eine „Ergänzung im Rahmen der Gewichtung der Grunddaten“956 vorzunehmen und damit auch „unbillige[n] Härten im Einzelfall“ gerecht zu werden.957 Ein algorithmisches System dagegen versteht es schlichtweg nicht, die Auswahlrichtlinien auf einen konkreten Einzelfall anzuwenden. Zwar dürfte die syntaktisch vermittelte Sozialauswahl eine ordnungsgemäße Durchführung der Auswahlrichtlinie auf den ersten Blick nahelegen – und damit der Versachlichung der 950

Vgl. BAG, Urt. v. 24. 10. 2013 – 6 AZR 854/11, AP InsO § 125 Nr. 12 = NZA 2014, 46, 49 Rn. 39; Urt. v. 09. 11. 2006 – 2 AZR 812/05, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 87 = NZA 2007, 549, 552 Rn. 29. 951 BAG, Urt. v. 05.12. 2002 – 2 AZR 549/01, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 59 = NZA 2003, 791, 793. 952 BAG, Urt. v. 24. 10. 2013 – 6 AZR 854/11, AP InsO § 125 Nr. 12 = NZA 2014, 46, 49 Rn. 39; insofern einheitlich APS/Kiel, KSchG § 1 Rn. 653; LKB/Krause, KSchG § 1 Rn. 928; KR-Rachor, KSchG § 1 Rn. 753; ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 335; SES/Eylert, § 1 Rn. 423. 953 Hierzu APS/Kiel, KSchG § 1 Rn. 653 a. E. 954 So etwa auch die Empfehlung von WHSS/Willemsen, H.29d; Spinner, RdA 2008, 153, 158: ausnahmsweise in Fällen der Punktgleichheit. 955 Vgl. DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 22. 956 BAG, Urt. v. 29. 01. 2015 – 2 AZR 164/14, AP KSchG 1969 § 2 Nr. 162 = NZA 2015, 426, 427 Rn. 12; BAG, Urt. v. 24. 10. 2013 – 6 AZR 854/11, AP InsO § 125 Nr. 12 = NZA 2014, 46, 49 Rn. 35. 957 Vgl. BT-Drs. 15/1204, S. 11.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

285

Auswahlentscheidung zuträglich sein.958 Das Entscheidungssystem wird aber prinzipiell daran scheitern (müssen), persönliche Härtefälle, über die der Arbeitgeber bspw. im Vertrauen unterrichtet wurde, im Rahmen einer „Gesamtabwägung“959 im Einzelfall vertretbar zu berücksichtigen.960 Allein die (mit all ihren Makeln versehene)961 menschliche Prüfung vermag sicherzustellen, dass die mit der Beschränkung auf die vier Grunddaten bezweckte Rechtssicherheit962 die Gerechtigkeit im Einzelfall nicht prinzipiell außer Acht lässt.963 Mit Blick auf Art. 22 Abs. 1 DSGVO ist vor diesem Hintergrund einzusehen, dass eine Auswahlrichtlinie, die eine (menschliche) Abschlussprüfung auszuschließen sucht, keine valide Grundlage für eine algorithmisch vermittelte Sozialauswahl sein kann.964 Im Gegenteil: Indem sie darauf abzielt, der Forderung nach einem effektiven Dazwischentreten gerade zu nicht entsprechen, steht sie dem Regelungsanliegen des Art. 22 Abs. 1 DSGVO diametral entgegen. Diese Wertung wird letztlich auch nicht dadurch in Frage gestellt, dass § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG nach vorzugswürdiger Ansicht965 eine individuelle Abschlussprüfung – mag diese in einer Auswahlrichtlinie auch nicht vorgesehen sein – gerade einfordert.966 Es ist zwar zutreffend, dass das kündigungsrechtliche Gebot nach einer einzelfallbezogenen Abschlussprüfung mit der Forderung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach einem menschlichen Dazwischentreten korrespondiert. Zielt eine Auswahlrichtlinie jedoch gerade darauf ab, eine solche Abschlussprüfung zu verhindern, steht zu befürchten, dass das Gebot des § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG zur Makulatur wird und der Entscheidungsträger die algorithmisch vermittelte Vor-Entscheidung lediglich formgerecht (§ 623 BGB) ausfertigt.967 Da das Risiko der Ausschließlichkeit damit (wie im zuvor diskutierten Fall einseitig vom Arbeitgeber vorgegebener Auswahlgesichtspunkte) nicht nur abstrakt 958

Hierzu GK-BetrVG/Raab, § 95 Rn. 1; ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 1. DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 22. 960 Ganz zu schweigen von etwaigen weitergehenden Kriterien wie Familieneinkommen, materielle Absicherung aufgrund von Ruhegeldanwartschaften oder Vermittelbarkeit auf dem Arbeitsmarkt; s. Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 42. Zur Streitfrage, inwieweit derartige Kriterien berücksichtigt werden dürfen s. APS/Kiel, KSchG § 1 Rn. 653: unmittelbarer Bezug zu gesetzlichen Kriterien erforderlich; ebenso ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 335; weitergehend KR-Rachor, KSchG § 1 Rn. 752 f.: Berücksichtigung möglich, sofern gesetzliche Kriterien „ausreichend berücksichtigt“ werden; abl. LKB/Krause, KSchG § 1 Rn. 929. 961 Vgl. DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 27. 962 Vgl. GK-BetrVG/Raab, § 95 Rn. 54. 963 Betonend Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 42. 964 Vgl. insofern DDZ-Deinert, KSchG § 1 Rn. 570: Es verbiete sich „jeder Schematismus“. 965 S. nur HK ArbR/Schubert, KSchG § 1 Rn. 619; dagegen Spinner, RdA 2008, 153, 158: Schlussüberprüfung verbiete sich. 966 Man mag dies auch in der Forderung des BAG nach einer etwaigen „Ergänzung im Rahmen der Gewichtung der Grunddaten“ erblicken (vgl. 3. Teil, Fn. 956). 967 Plakativ Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 253: „SchriftformMitarbeiter“. 959

286

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

zu Lasten des Arbeitnehmers wirkt, sondern durch den intendierten Ausschluss einer Abschlussprüfung darüber hinaus eine konkrete Form annimmt, ist im Hinblick auf den Regelungszweck des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ebenfalls davon auszugehen, dass die Kündigungsentscheidung „ausschließlich“ automatisiert ergangen ist. Für die Praxis heißt das indes nur, dass der Arbeitgeber, beabsichtigt er eine Versachlichung der Sozialauswahl durch ihre ausschließlich automatisierte Durchführung sicherzustellen, aus eigenem Interesse einer freiwilligen Betriebsvereinbarung968 nicht zustimmen darf, wonach eine individuelle Abschlussprüfung ausgeschlossen sein soll.969 In Anlehnung an die frühere Rspr. des BAG ist der Arbeitgeber vielmehr gehalten, die technisch ermittelte Auswahlentscheidung „nur zur Vorauswahl zu verwenden“, um im Anschluss hieran eine individuelle Abschlussprüfung unter Berücksichtigung der Besonderheiten des Einzelfalls durchzuführen.970 Schließt er mit dem Betriebsrat eine Auswahlrichtlinie ab, die eine abschließende Prüfung vorsieht,971 kann die Ausschließlichkeit nach allgemeinen Grundsätzen entkräftet werden. (bb) Negative Gesundheitsprognose Eine Vor-Entscheidung ist demgegenüber noch nicht einmal entscheidungsreif, wenn sie der Sache nach erst der Zusammenführung mit weiteren Entscheidungskriterien bedarf. Dies ist erkenntlich dann der Fall, wenn die automatisierte VorEntscheidung lediglich ein einzelnes (von mehreren) entscheidungserhebliches Kriterium zu Tage fördert. Exemplarisch ließe sich an die Ermittlung einer negativen Gesundheitsprognose anlässlich der Entscheidung über den Ausspruch einer krankheitsbedingten Kündigung denken. Attestiert ein algorithmisches Verfahren dem Arbeitnehmer eine negative Gesundheitsprognose, muss der Entscheidungsträger im Nachgang hierzu zwingend noch darüber befinden, ob die i. R. d. Interessenabwägung anzustellenden Erwägungen ebenfalls zu Gunsten des Beendigungsinteresses des Arbeitgebers ausfallen. Dem Erfordernis der negativen Prognose folgt, anders ausgedrückt, schon konzeptionell eine weitere Entscheidungsebene nach. Erst auf dieser finalen Ebene wird unter Berücksichtigung der Vor-Entscheidung ein entscheidungsreifes Urteil geformt. 968

Vgl. Fitting, BetrVG § 95 Rn. 28. In diese Richtung auch Däubler, Gläserne Belegschaften, § 7 Rn. 432, mit dem man im Gegenteil zu fordern hat, dass dem Personalleiter im Anschluss an die automatisierte Sozialauswahl noch eine effektive „Letztentscheidung aufgrund aller Umstände des Einzelfalls“ eröffnet sein muss; ähnlich Arnold/Winzer, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, § 3 Rn. 277: „inhaltliche Bewertung […] in jedem Fall“. 970 Vgl. BAG, Urt. v. 05. 12. 2002 – 2 AZR 549/01, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 59 = NZA 2003, 791, 793; Urt. v. 18. 01. 1990 – 2 AZR 357/89, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 19 = NZA 1990, 729, 732. 971 Vgl. noch BAG, Urt. v. 06. 07. 2006 – 2 AZR 442/05, AP KSchG 1969 § 1 Soziale Auswahl Nr. 82 = NZA 2007, 139. 969

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

287

Die der Vor-Entscheidung über die negative Prognose nachfolgende Entscheidungsebene sichert dem Entscheidungsträger die Möglichkeit, die Vor-Entscheidung in eine eigene Entscheidung zu überführen. Ob der Arbeitgeber diesen Entscheidungsspielraum anerkennt oder möglicherweise durch eine überhöhte Erwartungshaltung gegenüber der Vor-Entscheidung faktisch entwertet, ist im Einzelfall zu prüfen. Der Arbeitgeber kann die Ausschließlichkeit mithin unter Beachtung der diskutierten Gesichtspunkte entkräften. (cc) Beurteilungen Gleiches muss auch für ausschließlich automatisierte Beurteilungen gelten, die in Vorbereitung weitergehender Personalentscheidungen (z. B. Beförderung) ergehen.972 Hat der Arbeitnehmer angesichts der mit der Beurteilung einhergehenden erheblichen Berührung seiner wirtschaftlichen und persönlichen Angelegenheiten973 wirksam in deren Algorithmisierung eingewilligt (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO),974 würde es erkenntlich dem System des Art. 22 DSGVO widerstreben, einer derart (zulässigerweise) generierten Vor-Entscheidung die Verwendung im Rahmen weitergehender Entscheidungen zu verwehren. Die mit ihr einsetzende latente Ausschließlichkeit der Entscheidung in der Sache ist nach allgemeinen Grundsätzen zu entkräften. (3) Zwischenergebnis Erweckt der Arbeitgeber ein allzu großes Vertrauen in die Validität der syntaktisch vermittelten Vor-Entscheidung, steht zu befürchten, dass der menschliche Entscheidungsträger die Vor-Entscheidung nicht in Frage stellen wird, um im Anschluss hieran eine genuin eigene Entscheidung zu treffen. Die Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit sind daher mit Blick auf den Regelungszweck des Art. 22 Abs. 1 DSGVO in dem Maße anzuheben, in dem der Arbeitgeber algorithmischen Verfahren das Vermögen zuerkennt, unabhängig von einem menschlichen Zutun entscheidungsreife Vor-Entscheidungen zu treffen. Der Grad der Entscheidungsreife bemisst sich dabei nach der Art und Weise der Einführung, der Komplexität sowie der konkreten Nutzung des KI-Systems. Die Art. 22 Abs. 1 DSGVO zugrunde liegende Risikoverteilung ist unter Berücksichtigung des Normzwecks dann nicht mehr zu rechtfertigen, wenn entscheidungsreife Vor-Entscheidungen generiert werden, die angesichts der besonderen Erheblichkeit der Entscheidung und der Rahmenbedingungen des automatisierten Verfahrens ein effektives Dazwischentreten nicht erwarten lassen. Ein solcher Fall ist anzunehmen, wenn die einer algorithmisierten Sozialauswahl zugrunde liegende mitbestimmte Auswahlrichtlinie eine individuelle Abschlussprüfung gerade aus972 Vgl. BAG, Urt. v. 28. 03. 1979 – 5 AZR 80/77, AP BPersVG § 75 Nr. 3 = BB 1979, 1401 Rn. 26. 973 Hierzu schon unter B.V.1.a). 974 Vgl. zum besonderen Fall des Arbeitszeugnisses schon unter B.V.2.b).

288

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

zuschließen sucht. Ebenso ist zu entscheiden, wenn der Arbeitgeber die syntaktische Struktur der Sozialauswahl einseitig vorgibt. Angesichts der besonderen Bedeutung der Kündigung für den Arbeitnehmer ist vielmehr davon auszugehen, dass die Kündigungsentscheidung ausschließlich automatisiert ergangen ist. d) Weitergehende Beschränkungen am Beispiel von Art. 33 Abs. 2 GG Die Bedeutung der Ausschließlichkeit einer automatisierten Entscheidung ist nicht auf den Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO beschränkt. Sie erweist sich im Gegenteil nicht minder relevant für Fälle, in denen dem Arbeitgeber ein schematisches Entscheiden aufgrund weitergehender Bestimmungen untersagt ist, wie etwa im Zusammenhang mit der ordnungsgemäßen Stellenbesetzung im öffentlichen Dienst gemäß Art. 33 Abs. 2 GG. aa) Zugang zu öffentlichem Amt Gemäß Art. 33 Abs. 2 GG hat jeder Deutsche nach seiner Eignung, Befähigung und fachlichen Leistung gleichen Zugang zu jedem öffentlichen Amt. Die Regelung verfolgt den Zweck, dass nur die besten und geeignetsten Kandidaten mit der Wahrnehmung hoheitlicher Aufgaben und Befugnisse betraut werden.975 Öffentliche Ämter sind demgemäß nach Maßgabe des Grundsatzes der Bestenauslese zu besetzen.976 Der Begriff des öffentlichen Amtes ist nach dieser Zweckrichtung und dem Wortlaut („jedem“) weit auszulegen und erfasst grundsätzlich sämtliche vom Staat (Bund, Länder, Gemeinden; unmittelbare und mittelbare Staatsverwaltung) bereitgestellten Positionen.977 Dies gilt unabhängig davon, ob die Position mit Beamten oder Arbeitnehmern zu besetzen ist.978 (1) Anspruch auf ermessensfehlerfreie Auswahl Die Regelung des Art. 33 Abs. 2 GG ist eine besondere Ausprägung des allgemeinen verfassungsrechtlichen Gleichheitssatzes gemäß Art. 3 Abs. 1 GG.979 Sie gewährleistet das Maß an Freiheit der Berufswahl (Art. 12 Abs. 1 GG), das angesichts der begrenzten Zahl von Arbeitsplätzen im öffentlichen Dienst möglich ist.980 Art. 33 Abs. 2 GG trägt dem berechtigten Interesse des Beamten an einem angemessenen beruflichen Fortkommen dadurch Rechnung, dass er ihm ein grund975

Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 23 m. w. N. BVerfG, Beschl. v. 04. 10. 2012 – 2 BvR 1120/12, NVwZ 2013, 573. 977 Dreier/Brosius-Gersdorf, GG Art. 33 Rn. 84; MHdB ArbR/Benecke, § 32 Rn. 92 f. 978 BAG, Urt. v. 28. 01. 2020 – 9 AZR 91/19, NZA 2020, 582, 585 Rn. 26; Urt. v. 12. 04. 2016 – 9 AZR 673/14, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 78 = NZA 2016, 1279, 1281 Rn. 16 m. w. N. 979 Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 20. 980 BVerfG, Urt. v. 24. 09. 2003 – 2 BvR 1436/02, BVerfGE 108, 242 = NJW 2003, 3111. 976

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

289

rechtsgleiches Recht auf eine ermessens- und beurteilungsfehlerfreie Einbeziehung in die Bewerberauswahl vermittelt.981 Der Bewerber hat einen Anspruch darauf, dass der Dienstherr das ihm bei der zu treffenden Entscheidung zustehende Auswahlermessen fehlerfrei ausübt (Bewerbungsverfahrensanspruch).982 Einen Anspruch auf Übernahme in ein öffentliches Amt begründet die Regelung des Art. 33 Abs. 2 GG hingegen nicht.983 Ein anderes gilt nur, wenn sich der Beurteilungs- und Ermessensspielraum derart verengt, dass der Anspruch auf ermessensfehlerfreie Auswahl nur eine einzige Entscheidung zulässt.984 (2) Eingeschränkte gerichtliche Kontrolle Die Entscheidung über den Zugang zu Ämtern liegt im pflichtgemäßen Ermessen des Arbeitgebers.985 Entscheidungen über die Einstellung eines Bewerbers bzw. die Auswahl zwischen mehreren Bewerbern können grundsätzlich nur auf Gesichtspunkte gestützt werden, die unmittelbar die Eignung, Befähigung und fachliche Leistung der Bewerber betreffen.986 Mit dem Begriff der fachlichen Leistung werden die Arbeitsergebnisse des Beamten bei Wahrnehmung seiner dienstlichen Aufgaben, das Fachwissen sowie das Fachkönnen in Bezug genommen.987 Der Begriff der Befähigung zielt auf der Tätigkeit allgemein zu Gute kommende Fähigkeiten wie Begabung, Allgemeinwissen, Lebenserfahrung und allgemeine Ausbildung.988 Der Begriff der Eignung beschreibt alle übrigen geistigen, körperlichen, psychischen und charakterlichen Eigenschaften.989 Anderen Gesichtspunkten darf nur dann Bedeutung beigemessen werden, wenn sich aus dem Bewerbervergleich anhand unmittelbar leistungsbezogener Gesichtspunkte kein Vorsprung eines Bewerbers ergibt. Belange, die nicht im Leistungsgrundsatz verankert sind, dürfen dagegen nur Berücksichtigung finden, wenn ihnen ebenfalls Verfassungsrang eingeräumt ist.990 Die unbestimmten Rechtsbegriffe der Eignung, Befähigung und fachlichen Leistung eröffnen dem Dienstherrn einen Beurteilungsspielraum, der von Verfassungs wegen einer nur begrenzten gerichtlichen Kontrolle zugänglich ist.991 Der 981

BAG, Urt. v. 28. 01. 2020 – 9 AZR 91/19, NZA 2020, 582, 585 Rn. 27; BVerfG, Beschl. v. 04. 10. 2012 – 2 BvR 1120/12, BVerfGK 20, 77 = NVwZ 2013, 573. 982 OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 53. 983 BVerfG, Urt. v. 24. 09. 2003 – 2 BvR 1436/02, BVerfGE 108, 242 = NJW 2003, 3111. 984 Schenke, in: FS Stober, 221, 223 f. 985 Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 34. 986 BVerfG, Beschl. v. 04. 10. 2012 – 2 BvR 1120/12, BVerfGK 20, 77 = NVwZ 2013, 573. 987 BVerwG, Urt. v. 28. 10. 2004 – 2 C 23/03, BVerwGE 122, 147, 150 = NVwZ 2005, 457. 988 BVerwG, Beschl. v. 20. 04. 2004 – 1 BvR 838/01 u. a., BVerwGE 110, 304 = NJW 2004, 1935, 1936. 989 Schenke, in: FS Stober, 221, 222 f. 990 BVerfG, Beschl. v. 08. 10. 2007 – 2 BvR 1846/07 u. a., BVerfGK 2008, 628 = NVwZ 2008, 69. 991 BVerfG, Beschl. v. 04. 10. 2012 – 2 BvR 1120/12, BVerfGK 20, 77 = NVwZ 2013, 573.

290

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Beurteilungsspielraum geht einher mit einem Ermessensspielraum, der darauf zurückzuführen ist, dass die Behörde die einzelnen Kriterien im Einzelfall zu gewichten hat.992 Die verwaltungsgerichtliche Kontrolle ist nach allgemeinen Grundsätzen auf die Nachprüfung beschränkt, ob die Verwaltung gegen Verfahrensvorschriften oder Regeln verstoßen, den gesetzlichen Rahmen oder anzuwendende Begriffe verkannt, einen unrichtigen Sachverhalt zugrunde gelegt, allgemeingültige Wertmaßstäbe nicht beachtet oder sachfremde Erwägungen angestellt hat.993 bb) Ermessensfehler unter Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme Dies vorausgeschickt lässt der Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme eine ordnungsgemäße Ermessenausübung auf Seiten des Arbeitgebers ernsthaft besorgen. Konkret könnte eine unter Einsatz algorithmischer Systeme zustande gekommene Entscheidung über die Besetzung einer Position mit einer Ermessensunterschreitung als auch mit seinem Fehlgebrauch verbunden sein.994 (1) Ermessensunterschreitung Von einer Ermessensunterschreitung (Ermessensnichtgebrauch, -ausfall) wird gesprochen, wenn die Behörde den ihr zustehenden Handlungsfreiraum nicht erkannt und dementsprechend überhaupt kein Ermessen ausgeübt hat.995 An einer solchen Ermessensausübung fehlt es dann, wenn die Entscheidung über die Bewerbung eines Kandidaten „ausschließlich“ automatisiert i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO getroffen wurde.996 Sowohl in dem Fall, in dem die Entscheidung über die Stellenbesetzung ohne jeglichen menschlichen Beitrag getroffen wird, als auch in dem Fall, in dem sich dieser auf eine bloß formale Mitwirkung beschränkt (bspw. Unterzeichnung der Ernennungsurkunde), geht die maßgebliche Entscheidung für oder gegen einen Bewerber vollständig auf eine syntaktische Verarbeitung personenbezogener Daten zurück, ohne dass den Auswahlkriterien in konkreter Anwendung auf die Bewerbung selbst eine Bedeutung beigemessen wird.997 Eine rechtmäßige Auswahlentscheidung erfordert aber gerade, die Leistungen der Bewerber in ihrer Gesamtheit zu Grunde zu legen und im Hinblick auf das Anforde992

Schenke, in: FS Stober, 221, 223. Dreier/Brosius-Gersdorf, GG Art. 33 Rn. 90; Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 34. 994 Ausf. zur sog. „Dreiteilungslehre“ Alexy, JZ 1986, 701, 701 f. 995 Schoch/Schneider/Riese, VwGO § 114 Rn. 60; BeckOK VwGO/Decker, § 114 Rn. 17; vgl. auch BVerwG, Urt. v. 01. 09. 2016 – 4 C 4/15, NVwZ-RR 2017, 187, 189 Rn. 24. 996 Ähnlich mit Blick auf § 35a VwVfG Schoch/Schneider/Riese, VwGO § 114 Rn. 60. 997 Vgl. FG Düsseldorf, Urt. v. 13. 07. 2000 – 18 K 8833/99 AO, DStRE 2001, 212, 213, wonach es ermessensfehlerhaft ist, wenn sich der Sachbearbeiter an einen automatisiert erstellten Vorschlag gebunden fühlt. Anders liegt der Fall, wenn der Amtsträger unter Abwägung aller Beurteilungsmerkmale über den automatisierten Vorschlag „selbst entscheidet“; vgl. BFH, Urt. v. 18. 08. 1988 – V R 19/83, BeckRS 1988, 22008651. 993

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

291

rungsprofil der zu besetzenden Stelle „zu würdigen“.998 Eine solche „Würdigung“ meint einen „Akt wertender Erkenntnis“,999 d. h. ein „höchstpersönliches Werturteil“,1000 vermöge dessen der (menschliche) Sachbearbeiter Eignung, Befähigung und fachliche Leistung des Kandidaten beurteilt.1001 Es fehlt in beiden vorgenannten Fällen somit an einer Handlung, die auf eine konkrete Ermessensausübung gerichtet ist. (2) Ermessensfehlgebrauch Der Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme kann überdies einem Ermessensfehlgebrauch den Weg bereiten. Ein Ermessensfehlgebrauch liegt vor, wenn der Dienstherr das ihm eingeräumte Ermessen zwar ausübt, die der Entscheidung zugrunde liegenden Erwägungen jedoch nicht den Zielsetzungen ihrer Befugnisnorm entsprechen.1002 Dies ist dann der Fall, wenn er sachfremde Erwägungen anstellt, einem Gesichtspunkt ein objektiv zu hohes oder zu geringes Gewicht beimisst oder wesentliche Elemente übergeht.1003 Welche Belange bei der Ermessensausübung im Einzelfall zu berücksichtigen sind (bzw. welche nicht berücksichtigt werden dürfen), bemisst sich nach Sinn und Zweck der Ermessensnorm.1004 (a) Grundvoraussetzung: Einsicht in die Datengrundlage Die Regelung des Art. 33 Abs. 2 GG führt in abschließender Weise auf, welche Gesichtspunkte vom Arbeitgeber bei seiner Entscheidung für oder gegen einen Bewerber zu berücksichtigen sind (vgl. § 9 S. 1 BBG). Im Rahmen seiner Organisationsgewalt ist der Dienstherr jedoch berechtigt,1005 die Kriterien für die Auswahl der Bewerber anhand eines Anforderungsprofils nach Maßgabe des Grundsatzes der Bestenauslese im Voraus konkret festzulegen.1006 Im Wege des Anforderungsprofils 998

OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 54. OVG Münster, Beschl. v. 17. 11. 2009 – 6 B 1493/09, NVwZ-RR 2010, 159. 1000 Vgl. BVerwG, Urt. v. 01. 03. 2018 – 2 A 10/17, NVwZ 2019, 75, 77 Rn. 24; OVG Münster, Urt. v. 17. 06. 2019 – 6 A 1134/17, BeckRS 2019, 22193 Rn. 81; OVG Kassel, Beschl. v. 30. 04. 2019 – 1 B 1675/18, BeckRS 2019, 13355. 1001 Dies entspricht auch der Wertung, die der Gesetzgeber in § 114 Abs. 4 BBG getroffen hat, wonach beamtenrechtliche Entscheidungen nicht ausschließlich auf eine automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten gestützt werden dürfen, die der Bewertung einzelner Persönlichkeitsmerkmale dienen. 1002 BeckOK VwGO/Decker, § 114 Rn. 24; Schoch/Schneider/Riese, VwGO § 114 Rn. 64. 1003 Schoch/Schneider/Riese, VwGO § 114 Rn. 66. 1004 BeckOK VwGO/Decker, § 114 Rn. 25. 1005 Zur Gewährleistung eines effektiven Rechtsschutzes wird er hierzu gar verpflichtet sein, s. BAG, Urt. v. 21. 01. 2003 – 9 AZR 72/02, BAGE 104, 295, 299 = AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 59; ebenso Schenke, in: FS Stober, 221, 223. 1006 BVerfG, Beschl. v. 04. 10. 2012 – 2 BvR 1120/12, BVerfGK 20, 77 = NVwZ 2013, 573, Rn. 11; BAG, Urt. v. 10. 02. 2015 – 9 AZR 54/13, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 76 = NZA-RR 2015, 441, 442 Rn. 15; Urt. v. 06. 04. 2014 – 9 AZR 724/12, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 75 = NZA 2015, 446, 447 Rn. 12 ff. 999

292

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

soll der Dienstherr die erforderliche Chancengleichheit der Bewerber herstellen und wahren, willkürliche Entscheidungen vermeiden und die erforderliche Transparenz der Auswahlentscheidung sicherstellen.1007 (aa) Algorithmisierter Abgleich mit dem Anforderungsprofil Aus Gründen der Effizienzsteigerung könnte der Arbeitgeber erwägen, den Abgleich der Bewerberdaten mit den im Anforderungsprofil genannten Auswahlkriterien vollständig oder teilweise einem automatisierten System zu übertragen.1008 Die automatisierte Verarbeitung der Bewerberdaten würde dabei ein Ergebnis produzieren, das wahlweise den „bestgeeignetsten“ Kandidaten oder aber diejenigen Bewerber ausweist, die den eingeforderten Anforderungen nicht entsprechen. Mit einem algorithmisierten Anforderungsprofil würde somit, wie auf traditionellem Wege, die Zusammensetzung des Bewerberfelds gesteuert und eingeengt.1009 Die Auswahlentscheidung würde merklich vorgeprägt.1010 Eine solche Vorprägung ist nur deshalb zulässig, weil der Arbeitgeber bei der Festlegung des Anforderungsprofils stets das Prinzip der Bestenauslese zu gewährleisten hat;1011 in den Worten des BAG: „Der Arbeitgeber ist deshalb [aufgrund seines Organisationsermessens, Anm. des Verf.] dem Grundsatz nach berechtigt, die Kriterien der Eignung, Befähigung und fachlichen Leistung in Bezug auf den Aufgabenbereich der Stelle im Vorfeld seiner Auswahlentscheidung in einem Anforderungsprofil zu konkretisieren, sofern er das Anforderungsprofil in Übereinstimmung mit den in Art. 33 Abs. 2 GG bestimmten Kriterien erstellt.“1012

Die Aufstellung eines Anforderungsprofils wird dem Arbeitgeber nur erlaubt, da und sofern er sicherzustellen und notfalls auch darzulegen vermag, dass die Auslese ausschließlich auf Gesichtspunkten zurückgeht, die auf dem Leistungsgrundsatz beruhen.1013 Dies setzt, wie das BAG ebenfalls erkennt, voraus, dass der Arbeitgeber die im Anforderungsprofil niedergelegten, seine Auswahlentscheidung prägenden Kriterien jederzeit einer umfassenden Überprüfung unterziehen kann:

1007

OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 53. Es gehört zum gegenwärtigen Zeitpunkt allerdings Phantasie dazu, sich vorzustellen, wie ein KI-System im Stande sein soll, unterschiedliche dienstliche Beurteilungen zu verstehen und aus dieser semantischen Operation heraus miteinander zu vergleichen. 1009 Vgl. BAG, Urt. v. 10. 02. 2015 – 9 AZR 54/13, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 76 = NZA-RR 2015, 441, 442 Rn. 15. 1010 Vgl. Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 27. 1011 Dreier/Brosius-Gersdorf, GG Art. 33 Rn. 126. 1012 BAG, Urt. v. 28. 01. 2020 – 9 AZR 91/19, NZA 2020, 582, 585 Rn. 30. 1013 Vgl. BAG, Urt. v. 06. 05. 2014 – 9 AZR 724/12, AP BGB Art. 33 Abs. 2 Nr. 75 = NZA 2015, 446. 1008

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

293

„Die Festlegung des Anforderungsprofils muss deshalb im Hinblick auf die Anforderungen der zu besetzenden Stelle sachlich nachvollziehbar sein, dh es dürfen keine sachfremden Erwägungen zu Grunde liegen.“1014

Um diesen Anforderungen („sachlich nachvollziehbar“, „keine sachfremden Erwägungen“) auch in dem Fall zu genügen, in dem das Anforderungsprofil in ein automatisiertes System „eingespeist“ wird, muss der Arbeitgeber sicherstellen, dass er mit der Funktionsweise des algorithmischen Systems im Einzelnen vertraut ist.1015 Nur so kann der Arbeitgeber gewährleisten, dass es tatsächlich das von ihm nach Maßgabe der Bestenauslese manuell aufgestellte Anforderungsprofil ist, das der technisch generierten Vor-Entscheidung (hier: Auslese) zugrunde liegt.1016 Allein unter diesen Bedingungen kann er sicherstellen, dass das zum Abgleich tatsächlich herangezogene Anforderungsprofil dem Grundsatz der Bestenauslese Rechnung trägt. Nichts anders gilt, wenn er einen für die Personalentscheidung zuständigen Sachbearbeiter einsetzt. Der Arbeitgeber hat den Sachbearbeiter in gleicher Weise in die Funktionsweise des Systems einzuweisen. Den Arbeitgeber trifft mithin eine zusätzliche Organisationspflicht, diejenigen Bedingungen zu schaffen, unter denen der zuständige Entscheidungsträger nachvollziehen kann, welche Kriterien mit welcher Gewichtung Eingang in die automatisierte Vor-Entscheidung gefunden haben. (bb) Vergleich zu Assessment Center-Verfahren Diese Forderung findet ihre Bestätigung in der Behandlung sog. Assessment Center-Verfahren, bestehend aus Vortrag, Interview und Rollenspiel der Bewerber. Die Durchführung eines Assessment Center setzt voraus, dass der Dienstherr die Bewerbung im Hinblick auf das Anforderungsprofil der zu besetzenden Stelle bereits umfassend zu würdigen wusste.1017 Die Ergebnisse eines Assessment Center können demgemäß lediglich ergänzend herangezogen werden, indem sie das anderweitig gewonnene Bild über einen Bewerber abrunden.1018 Im Mittelpunkt des Assessment Center steht somit zwar nicht die hier interessierende Frage nach einer syntaktisch vermittelten Würdigung der Bewerbung anhand des Anforderungsprofils.

1014

BAG, Urt. v. 10. 02. 2015 – 9 AZR 54/13, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 76 = NZA-RR 2015, 441, 442 Rn. 16; Urt. v. 06. 04. 2014 – 9 AZR 724/12, AP GG Art. 33 Abs. 2 Nr. 75 = NZA 2015, 446, 447 Rn. 14. 1015 Vgl. SaarlVerfGH, Urt. v. 05. 07. 2019 – Lv 7/17, NJW 2019, 2456, 2458 Rn. 49, wonach „zu einem rechtsstaatlichen Verfahren die grundsätzliche Möglichkeit der Nachprüfbarkeit einer auf technischen Abläufen und Algorithmen beruhenden Beschuldigung gehört“. 1016 An das er bei der Bewerberauswahl gebunden ist; Dreier/Brosius-Gersdorf, GG Art. 33 Rn. 126 m. w. N. 1017 Vgl. OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 53. 1018 Baßlsperger, ZBR 2011, 217, 224.

294

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Gleichwohl muss eine auf Grundlage eines Assessment Center getroffene Auswahlentscheidung ausreichend begründet sein.1019 Die Auskunft des Arbeitgebers darf sich nicht darauf beschränken, dem unterlegenen Bewerber lediglich die Einzelergebnisse computergestützter Tests mitzuteilen.1020 Aus Gründen des effektiven Rechtsschutzes ist im Gegenteil das berechtigte Interesse der Bewerber anzuerkennen, weitere Informationen zu den „Wertungen“, die dem Ergebnis des Assessment Center zugrunde liegen, zu erhalten.1021 Allein auf dieser Grundlage wird dem Bewerber die Einschätzung ermöglicht, ob der Dienstherr die rechtlichen Vorgaben und die Grenzen des ihm zustehenden Beurteilungsspielraums eingehalten hat. Erst diese Information erlaubt es ihm, zu ermessen, ob sich hiergegen die Inanspruchnahme gerichtlichen Rechtsschutzes als sachgerecht erweist.1022 Der Dienstherr kann sich also nicht unter Berufung auf einen bloßen Punktewert von seiner Begründungspflicht freimachen.1023 Seine Begründungspflicht geht vielmehr dahin, dem Bewerber die Wertungen hinter der Auswahlentscheidung aufzuzeigen. Das aber setzt zwingend voraus, dass er sich dieser Wertungen bewusst ist, was bedeutet, dass er die Beurteilungskriterien im Einzelnen einsehen und benennen kann. Es ist dies die rechtsstaatlich selbstverständliche Grundannahme, an der letztlich auch eine auf dem Einsatz algorithmischer Systeme gründende Auswahlentscheidung zu messen ist. Kurz: Wenn schon das im Anschluss an die Ermittlung der Eignung herangezogene „Hilfskriterium“1024 des Assessment Center eine strenge Einsichtstiefe verlangt, muss selbiges erst recht für die vorausgehende algorithmisch vermittelte Eignungsfeststellung gelten. (cc) Autonomer Abgleich mit dem Anforderungsprofil Über den Einsatz bloß automatischer Systeme hinaus könnte der Dienstherr erwägen, Bewerbungen auch unter Rückgriff auf autonome KI-Systeme bewerten und in eine Rangliste überführen zu lassen. Dabei wird er sich indes dem Einwand stellen müssen, dass aufgrund der Nicht-Determiniertheit autonomer KI-Systeme die Gefahr besteht, dass sich die automatisierte Auslese (insgeheim) auch auf solche Gesichtspunkte stützt, die nicht unmittelbar die Eignung, Befähigung und fachliche Leistung der Bewerber betreffen.1025 Es wäre in diesem Fall also an dem zuständigen 1019

Baßlsperger, ZBR 2011, 217, 224; eingehend zur Begründungspflicht Schenke, in: FS Stober, 221, 228 ff. 1020 OVG Münster, Beschl. v. 17. 11. 2009 – 6 B 1493/09, NVwZ-RR 2010, 159. 1021 OVG Münster, Beschl. v. 17. 11. 2009 – 6 B 1493/09, NVwZ-RR 2010, 159; Schenke, in: FS Stober, 221, 228. 1022 OVG Münster, Beschl. v. 17. 11. 2009 – 6 B 1493/09, NVwZ-RR 2010, 159. 1023 Baßlsperger, ZBR 2011, 217, 224. 1024 OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 54; allgemein zur Zulässigkeit von „Hilfskriterien“ BVerwG, Urt. v. 27. 02. 2003 – 2 C 16/02, ZBR 2003, 420 = NVwZ 2003, 1397. 1025 Zu dem hieraus erwachsenen Defizit demokratischer Legitmation vgl. Nink, Justiz und Algorithmen, 328.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

295

Entscheidungsträger, eine etwaige Berücksichtigung sachfremder Belange zu identifizieren und deren Gewichtung im Hinblick auf die finale Personalentscheidung auszuklammern. Dies aber würde voraussetzen, dass der Entscheidungsträger festzustellen wüsste, welche Belange mit welcher Gewichtung Eingang in die Auslese gefunden haben. Diese Aufgabe dürfte angesichts der Nicht-Determiniertheit autonomer Systeme regelmäßig aber keine Aussicht auf Erfolg haben. Richtig dürfte es daher sein hervorzuheben, dass beim Einsatz autonomer Systeme prinzipiell nicht ausgeschlossen werden kann, dass die algorithmisch vermittelte Auslese nicht auch auf solche Belange zurückgeht, die nicht unmittelbar die Eignung, Befähigung und fachliche Leistung betreffen. Würde man hierüber hinwegsehen, würden Unwägbarkeiten der Weg bereitet, die mit dem öffentlichen Interesse an einer bestmöglichen Positionsbesetzung nicht vereinbar sind. Im Gegenteil: Die strenge Verknüpfung der Stellenbesetzung an die Merkmale Eignung, Befähigung und fachliche Leistung soll derartigen Unwägbarkeiten gerade entgegenwirken. Unter teleologischen Gesichtspunkten muss angesichts der Nicht-Determiniertheit autonomer Systeme daher davon ausgegangen werden, dass die durch ein autonomes System vorgenommene Auslese nicht dem strengen Maßstab der Bestenauslese genügt. Nach der hier vorgeschlagenen Differenzierung darf der Arbeitgeber zur Bestenauslese demnach nur auf automatische Systeme zurückgreifen. Der Rückgriff auf autonome KI-Systeme ist ihm hingegen versperrt. (b) Berücksichtigung der automatisierten Vor-Entscheidung als sachfremde Erwägung? Die Feststellung einer pflichtgemäßen Ermessensausübung hängt, wie schon im Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO, letztlich davon ab, welche Bedeutung dem automatisierten Vorbereitungsverfahren beigemessen wird.1026 Wird die algorithmisch generierte Vor-Entscheidung vom Dienstherrn als grundsätzlich entscheidungsreif („richtig“) angesehen, liegt die Schlussfolgerung nahe, dass der zuständige Entscheidungsträger von dieser nur in Fällen offensichtlich atypischer Umstände abweichen wird. Damit stellt sich auch unter Art. 33 Abs. 2 GG die Frage, ob in einem solchen Fall noch davon gesprochen werden kann, dass der Arbeitgeber sein Ermessen pflichtgemäß ausübt. Dafür ließe sich anführen, dass es für Art. 33 Abs. 2 GG (lediglich) darauf ankommt, dass der Arbeitgeber eine ordnungsgemäße Ermessensentscheidung sicherstellt. Er hat Sorge dafür zu tragen, dass das Auswahlverfahren nicht mit Ermessensfehlern behaftet ist. Dies gewährleiste er beim Einsatz technischer Unterstützungssysteme, so ließe sich argumentieren, dadurch, dass er unter vollständiger Einsicht in ihre Funktionsweise das Zustandekommen der automatisierten VorEntscheidung jederzeit im Einzelnen nachzuvollziehen wisse. 1026

Vgl. die Erwägungen unter C.IV.1.c)cc).

296

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Diese Überlegung kann allerdings nicht darüber hinwegtäuschen, dass der Entscheidungsträger aufgrund des dem algorithmischen Verfahren vom Dienstherrn entgegengebrachten Vertrauens in seine „Richtigkeit“ möglicherweise nicht willens ist, den Kandidaten aufgrund eigener ergebnisoffener Ermessenserwägungen sachlich und gerecht zu beurteilen.1027 Dies aber würde einem vorauseilenden „Gehorsam“ gegenüber der bloß syntaktischen Vor-Entscheidung gleichkommen. Das abschließende Urteil würde durch die Vor-Entscheidung vorbestimmt, der Entscheidungsträger wäre mit anderen Worten im Hinblick auf das Erfordernis einer verständigen Beurteilung nicht unvoreingenommen.1028 Die Beurteilung durch einen voreingenommenen Vorgesetzten stellt indes einen Verfahrensfehler dar.1029 Ob der Entscheidungsträger tatsächlich voreingenommen ist, unterliegt der vollständigen verwaltungsgerichtlichen Überprüfung.1030 Die mangelnde Objektivität und Voreingenommenheit gegenüber dem zu beurteilenden Beamten ist dabei nicht aus dessen subjektiver Sicht, sondern aus der Sicht eines objektiven Dritten festzustellen.1031 Die Feststellung einer tatsächlichen Voreingenommenheit des Beurteilers kann sich aus der Beurteilung selbst, aber auch aus seinem Verhalten in Angelegenheiten des zu beurteilenden Beamten oder diesem gegenüber ergeben.1032 Liegen demnach Anhaltspunkte vor, wonach der Entscheidungsträger nicht willens ist, die algorithmisierte Vor-Entscheidung zur Disposition zu und eigene Ermessenserwägungen anzustellen, sondern sich bereitwillig vom vermeintlich „objektiven“ Vorverfahren leiten lässt, fehlt es an einer ermessensfehlerfreien Auswahlentscheidung.1033 cc) Zusammenfassung Im Hinblick auf den Zugang zu Ämtern im öffentlichen Dienst erfahren die Anforderungen, die an ein menschliches Dazwischentreten nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu stellen sind, Rückendeckung durch Art. 33 Abs. 2 GG. Durch den Rückgriff auf automatisierte Entscheidungssysteme wird das Risiko begründet, dass 1027

Vgl. Dürig/Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 34. Vgl. OVG Weimar, Beschl. v. 31. 03. 2003 – 2 EO 545/02, NVwZ-RR 2004, 52, 53, wonach der Entscheidungsträger dem Personalrat gegenüber „zu einseitig“ darauf abstellte, dass „es bei der endgültigen Entscheidung keine besonderen Tatbestände sachlicher oder persönlicher Art gab, die es gerechtfertigt hätten, vom Ergebnis des AC-Verfahrens abzuweichen“. 1029 BVerfG, Beschl. v. 06. 08. 2002 – 2 BvR 2357/00, NVwZ 2002, 802, 803; Dürig/ Herzog/Scholz/Badura, GG Art. 33 Rn. 34 m. w. N. 1030 BVerfG, Beschl. v. 06. 08. 2002 – 2 BvR 2357/00, NVwZ 2002, 802, 803. 1031 BVerwG, Urt. v. 23. 04. 1998 – 2 C 16/97, BVerwGE 106, 318, 320 = NVwZ 1998, 1302, 1303. 1032 BVerfG, Beschl. v. 06. 08. 2002 – 2 BvR 2357/00, NVwZ 2002, 802, 803; BVerwG, Urt. v. 23. 04. 1998 – 2 C 16/97, BVerwGE 106, 318, 320 = NVwZ 1998, 1302, 1303. 1033 Krit. Lorse, NVwZ 2021, 1657, 1662: „Ungleichbehandlung zwischen ,human box‘ und ,black box‘“ (Hervorhebung im Original). 1028

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

297

die Auswahlentscheidung nicht den Anforderungen an eine ordnungsgemäße Ermessensausübung genügt. Konkret besteht die Gefahr, dass die Auswahlentscheidung auf eine Ermessensunterschreitung als auch auf einen Ermessensfehlgebrauch zurückgeht. Zu fordern ist daher, dass der zuständige Entscheidungsträger die Datengrundlage der Vor-Entscheidung im Einzelnen nachvollzieht und eigene wertende Erwägungen mit Blick auf die Eignung, Befähigung und fachliche Leistung des Kandidaten anstellt. e) Zwischenergebnis Wird eine Entscheidung des Arbeitgebers durch eine automatisierte Datenverarbeitung vorbereitet, setzt eine latente algorithmische Fremdbestimmung des Arbeitnehmers ein. Diese erstreckt sich – unter Androhung ihres Verbots nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO – auf die Entscheidung in der Sache, sofern nicht der Arbeitgeber Sorge dafür trägt, dass ein menschlicher Entscheidungsträger in hinreichender Art und Weise der Vor-Entscheidung entgegentritt und eine eigene Entscheidung fällt. Hierzu ist es notwendig, dass der Entscheidungsträger über eine eigene Entscheidungsbefugnis verfügt. Zusätzlich ist ihm Arbeitszeit einzuräumen, die ausschließlich der Wahrnehmung seiner Entscheidungsbefugnis gewidmet ist. Der Entscheidungsträger, sei es der Arbeitgeber selbst oder ein eingesetzter Personalleiter, hat ferner Kenntnisse vorzuweisen, die mit Blick auf die Komplexität des konkreten Verfahrens erforderlich sind, um die algorithmische Vor-Entscheidung wirksam zur Disposition zu stellen. Konkret muss er nachvollziehen können, welche Kriterien (Syntax) mit welchem Gewicht Eingang in die Vor-Entscheidung gefunden haben. Ob es dem Arbeitgeber gelingt, hinreichend dazwischenzutreten, hängt entscheidend davon ab, inwieweit er durch Einführung und Einsatz des algorithmischen Systems der Annahme Vorschub leistet, dass er der hierdurch generierten Vor-Entscheidung bereits Entscheidungsreife zuspricht. Je stärker sich die Anzeichen für die Annahme einer Entscheidungsreife verdichten, desto weniger überzeugt es, davon auszugehen, dass der Entscheidungsträger die Vor-Entscheidung in eine eigene Entscheidung übersetzt hat. Entsprechend höhere Anforderungen sind an die Entkräftung der Ausschließlichkeit zu stellen. Das dem Arbeitnehmer de facto zufallende Risiko der Ausschließlichkeit belastet diesen in unverhältnismäßiger Weise, wenn eine entscheidungsreife Vor-Entscheidung generiert wird, die mit Blick auf die besondere Erheblichkeit der Entscheidung und die Rahmenbedingungen des automatisierten Verfahrens ein effektives Dazwischentreten nicht erwarten lässt. Ein solcher Ausnahmefall liegt vor, wenn die einer algorithmisierten Sozialauswahl i. S. d. § 1 Abs. 3 S. 1 KSchG zugrunde liegende mitbestimmte Auswahlrichtlinie eine individuelle Abschlussprüfung auszuschließen sucht oder – im Falle des betriebsratslosen Betriebs – der Arbeitgeber die syntaktische Struktur der Sozialauswahl einseitig vorgibt. In diesem Fall ist dem Arbeitgeber in teleologischer Reduktion von Art. 22 Abs. 1 DSGVO bereits die automatisierte Durchführung der Sozialauswahl untersagt.

298

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Im Hinblick auf den Zugang zu öffentlichen Ämtern besteht überdies das Risiko, dass eine Auswahlentscheidung, die sich auf eine algorithmisierte Vor-Entscheidung stützt, nicht den verfassungsrechtlichen Anforderungen an eine ordnungsgemäße Ermessensausübung Rechnung trägt. Um dem Erfordernis der Bestenauslese nachzukommen, hat der Arbeitgeber sicherzustellen, dass der Entscheidungsträger im Einzelnen nachvollziehen kann, wie die automatisierte Vor-Entscheidung zustande gekommen ist. Das schließt einen Rückgriff auf autonome Systeme im hier verstandenen Sinne aus. Darüber hinaus hat er zu gewährleisten, dass der Entscheidungsträger eigene Auswahlerwägungen vornimmt und dadurch die Eignungskriterien des Art. 33 Abs. 2 GG im Einzelfall konkret wertend ausfüllt. 2. Verbot der automatisierten Vor-Entscheidung Die Zulässigkeit automatisierter Vor-Entscheidungen wurde bis hierin allein an den Maßstäben des § 26 BDSG gemessen. Im Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO spielten sie nur insoweit eine Rolle, als der Umgang mit ihnen über die Unterbrechung der Ausschließlichkeit bestimmte. Dieser Eindruck könnte Anlass für die Schlussfolgerung geben, eine automatisierte entscheidungsvorbereitende Datenverarbeitung sei – anders als die Entscheidung in der Sache – generell nicht an den Zulässigkeitsvoraussetzungen des Art. 22 DSGVO auszurichten.1034 Dass diesem Gedanken in seiner Allgemeingültigkeit mit Zweifeln zu begegnen ist, zeigen indes schon die Erwägungen zur algorithmisierten Sozialauswahl:1035 Sie nimmt die Entscheidung in der Sache nicht nur derart vorweg, als dass ein gebührendes Dazwischentreten bei wertender Betrachtung nicht zu erwarten ist (ggf. gar ausgeschlossen werden soll). Der Vorbehalt, der ihr gegenüber anlässlich der persönlichen und wirtschaftlichen Konsequenzen der Kündigung unter Risikogesichtspunkten anzumelden ist, wirkt sich darüber hinaus faktisch wie ein Ausschluss ihrer technischen Durchführung aus. Die andernfalls anzunehmende Ausschließlichkeit der Kündigung bedeutet schließlich nichts Geringeres, als die technische Generierung der Sozialauswahl selbst zu untersagen. Die nachfolgenden Gedanken machen es sich vor dieser Kulisse zur Aufgabe, der Stichhaltigkeit der kategorischen Differenzierung zwischen einer entscheidungs1034

So die nahezu einhellige Ansicht, s. etwa Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 14: „bloße Vorentscheidungen“; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 27: „nur VorEntscheidungen“; Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 20; ders., JZ 2017, 1017, 1020; Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 2a; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2475; Taeger, RDV 2017, 3, 6; HSH/Bitter, Multimedia-Recht, Teil 15.4 Rn. 52; Abel, ZD 2018, 304, 305; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 16; Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 45; Ehmann/Selmayr/ Hladjk, DSGVO, Art. 22 Rn. 6; Niklas/Thurn, BB 2017, 1589, 1595; EuArbRK/Franzen, VO 2016/679/EU Art. 22 Rn. 1; Werner, NJOZ 2019, 1041, 1043; s. auch schon BT-Drs. 14/4329, S. 37; Becker, SCHUFA, 483. 1035 S. soeben unter C.IV.1.c)cc)(2)(c)(aa).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

299

vorbereitenden Vor-Entscheidung und der Entscheidung in der Sache auf den Grund zu gehen. Im Wege der Auslegung soll dabei für einen unter arbeitsrechtlichen Gesichtspunkten sachgerechten Umgang mit Vor-Entscheidungen im Zusammenhang des Art. 22 Abs. 1 DSGVO sensibilisiert werden. a) Wortlaut aa) Verhältnis zwischen „automatisierter Verarbeitung“ und „Entscheidung“ Im Ausgangspunkt ist zu notieren, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO zwischen einer „automatisierten Verarbeitung“ und einer „Entscheidung“ unterscheidet.1036 Während die DSGVO den Begriff der „Verarbeitung“ in Art. 4 Nr. 2 DSGVO näher konkretisiert, bleibt die Ausfüllung des Begriffs der „Entscheidung“ dem Rechtsanwender überlassen. Der Begriff der „entscheidungsvorbereitenden“ Datenverarbeitung ist dem Tatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO dagegen ebenso unbekannt wie der der „VorEntscheidung“. Ob und inwiefern eine Vor-Entscheidung vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst wird, muss daher durch Auslegung ermittelt werden. Maßgeblich ist hierbei, welche Bedeutung der begrifflichen Differenzierung zwischen der „automatisierten Verarbeitung“ und der „Entscheidung“ zukommt. (1) Unzulänglichkeit des Ausschließlichkeitskriteriums Das Spannungsfeld zwischen der Entscheidung und ihrer Vorbereitung wird, wie demonstriert, für gewöhnlich unter Rekurs auf das Ausschließlichkeitskriterium aufzulösen versucht. Ein derart einseitiges Verständnis begegnet jedoch gewichtigen Bedenken. Es unterstellt, dass das Tatbestandsmerkmal „ausschließlich“ in der Lage ist, eine Differenzierung zwischen Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO und diese vermeintlich bloß vorbereitenden Datenverarbeitungen vorzunehmen. Durch das Merkmal der Ausschließlichkeit bringt Art. 22 Abs. 1 DSGVO indes nicht mehr (aber auch nicht weniger) zum Ausdruck, als dass innerhalb eines bislang automatisierten Entscheidungsprozesses Einflüsse anzuerkennen sind, die aufgrund ihrer menschlichen Prägung die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht eintreten lassen. Eine Entscheidung, wie etwa die Versetzung eines Arbeitnehmers, wird durch das Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO demgemäß nicht erfasst, wenn der Arbeitgeber den automatisiert ablaufenden Datenverarbeitungsprozess in eine eigene Entscheidung überführt und damit die Ausschließlichkeit entkräftet. Unabhängig vom Grad des menschlichen Einflusses tritt das Verbot allerdings ebenso nicht ein, wenn der Entscheidungsprozess, mag dieser auch „ausschließlich“ automatisiert ablaufen, weder rechtliche Wirkung entfaltet noch den Betroffenen in ähnlich erheblicher Weise beeinträchtigt. 1036

Vgl. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 17.

300

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

(a) Ausschließlichkeit der Vor-Entscheidung Wird die Vor-Entscheidung unter Verwendung personenbezogener Daten ihrerseits vollständig technisch generiert, geht sie ebenfalls „ausschließlich“ auf eine automatisierte Verarbeitung zurück. Nach dem bisher Gesagten müsste der Arbeitgeber – die Erheblichkeit der Vor-Entscheidung vorausgesetzt – also schon i. R. d. Entscheidungsvorbereitung eingreifend tätig werden, um der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO entgegenzuwirken.1037 Zwar ließe sich erwägen, dass, wenn schon die abschließende Entscheidung in der Sache aufgrund des menschlichen Dazwischentretens nicht von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst werde, selbiges erst recht für die sie vorbereitende, automatisiert generierte Vor-Entscheidung gelten müsse. Beispiel: Arbeitgeber A führt im Vorfeld einer Stellenbesetzung im Brüsseler Büro einen automatisierten Abgleich des Personalbestands1038 anhand des Suchkriteriums „Französischkenntnisse“ durch. Im Anschluss hieran setzt der Personalleiter P dieses Ergebnis manuell in einen Zusammenhang mit weiteren Entscheidungsfaktoren (u. a. Resonanzen von Mitarbeitern und Kunden, Beurteilungen, Qualifikationen), ehe er auf dieser Grundlage die abschließende Personalentscheidung trifft. A wird darauf hinweisen, dass die durch den Abgleich generierte Vor-Entscheidung, wonach Kandidatin K am „besten“ Französisch spricht, ihrem Sinn und Zweck nach lediglich die Personalentscheidung des P vorbereiten, der Entscheidungsprozess hinsichtlich der Beförderung von K also gerade nicht „ausschließlich“ automatisiert ablaufen solle.

Ein derartiger Erst-Recht-Schluss ist mit Blick auf den Wortlaut des Art. 22 Abs. 1 DSGVO aber alles andere als zwingend. Denn dieser differenziert, wie besprochen, nicht zwischen einer „Entscheidung“ und einer „Vor-Entscheidung“. Im Gegenteil: Eine etwaige Verbotswirkung gegenüber einer bis hierin ausschließlich automatisiert ablaufenden Vor-Entscheidung würde nach dem Wortlaut des Art. 22 Abs. 1 DSGVO gerade nicht dadurch aufgehoben, dass sie im Vorfeld einer ihr nachgehenden Entscheidung einer menschlichen Prüfung unterworfen wird.1039 (b) Einzelfallbezogene Erheblichkeitsprüfung Der Einwand, eine Vor-Entscheidung bereite eine Entscheidung lediglich vor, mag somit zwar die Diskussion um die Ausschließlichkeit der nachfolgenden Entscheidung in der Sache (Versetzung, Beförderung etc.) einer Klärung zuführen. Die 1037

Vgl. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 251, die Art. 22 Abs. 1 DSGVO auf sämtliche Fälle anwenden, in denen vorbereitende Maßnahmen und Ermessensentscheidungen („preparatory evidence and discretional jugdments“) vollständig automatisiert ablaufen; wohl auch Härting, DSGVO, Rn. 597, der allerdings pauschal von „Datenanalyse“ spricht. 1038 Nach SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 28; schon BT-Drs. 14/4329, S. 37. 1039 Gola/Schulz DSGVO, Art. 22 Rn. 17, weist – freilich mit Blick auf die finale „Entscheidung“ – richtigerweise darauf hin, dass die menschliche Intervention zwingend vor der Entscheidungsfindung erfolgen müsse. Eine „nachträgliche Prüfung“ schafft keine Abhilfe; in diese Richtung aber wohl Brecht/Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 15.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

301

Schlussfolgerung, wonach eine Vor-Entscheidung deshalb generell nicht selbst als Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO in Betracht komme, entbehrt aber jeglicher Grundlage.1040 Denn fördert die vollständig automatisiert ablaufende VorEntscheidung ein bestimmtes Ergebnis zu Tage, das unter Berücksichtigung weiterer Kriterien in eine nachfolgende menschliche Entscheidung einfließen soll, so fehlt es der Vor-Entscheidung ihrerseits bis zu diesem Punkt nicht am Charakter einer „ausschließlich“ automatisierten Verarbeitung. Die Vor-Entscheidung wird in diesem Fall allenfalls deshalb nicht von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst, weil es ihr an der notwendigen Erheblichkeit mangelt.1041 Die verschärften Zulässigkeitsvoraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO sind auf den Abgleich der Französischkenntnisse deshalb nicht zu erstrecken, weil sich die „ausschließlich“ automatisiert generierte Rangliste (Vor-Entscheidung) als nicht erheblich genug (rechtliche Wirkung, ähnlich erhebliche Beeinträchtigung) erweist, um einer Sanktionierung durch Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu bedürfen.1042

Das Ausschließlichkeitskriterium wird mit anderen Worten überschätzt. Es vermag allein nicht darüber zu entscheiden, ob die Vor-Entscheidung zwingend von einer Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu unterscheiden ist: Entscheidung und Vor-Entscheidung können vielmehr gleichermaßen „ausschließlich auf eine automatisierte Verarbeitung“ zurückgehen. Ob die automatisiert ablaufende (vermeintliche) Vor-Entscheidung vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst wird, bestimmt sich folglich allein danach, ob diese selbst rechtliche Wirkung entfaltet oder den Betroffenen in ähnlich erheblicher Weise beeinträchtigt.1043 1040

In diese Richtung auch HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 32; wohl ebenso Imping, DB 2021, 1808, 1813. 1041 Vgl. DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42. Nicht anders ist es zu verstehen, wenn angemerkt wird, dass sich „Vor-Entscheidungen“ nur im „forum internum“ abspielten, so BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 16; s. schon Abel, ZD 2018, 304, 306. Nach a. A. scheint derartigen Konstellation der „auswählende, gestaltende Akt mit in gewisser Weise abschließender Wirkung“ abgesprochen zu werden, vgl. etwa Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 18. Diese Lesart übersieht jedoch, dass jedem automatisierten Vorgang nach allgemeinen Grundsätzen (vgl. 1. Teil, A.) eine gewisse abschließende Wirkung innewohnt. Die Frage, ob die automatisierte Entscheidungsvorbereitung einen technischen (Teil-)Prozess abschließt, ist somit zu bejahen. 1042 Vgl. BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 27: „Kein Fall einer erheblichen Entscheidung iSd Art. 22 sind bloß vorbereitende Entscheidungen“ (Hervorhebung durch Verf.). Unklar letztlich DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 42, der zwar richtigerweise sieht, dass schon die automatisierte Vorselektion von Art. 22 DSGVO erfasst sein kann, dies allerdings darauf zurückführt, dass dieser eine „komplexe Merkmalsauswertung zugrunde liegt“. 1043 So schon für das Scoring i. R. d. SCHUFA-Verfahrens Möller/Florax, MMR 2002, 806, 808 f. Die Antwort auf die Frage nach der Erheblichkeit der Vor-Entscheidung bestimmt demnach, ob die automatisierte Datenverarbeitung „nur“ nach den Zulässigkeitsvoraussetzungen des Art. 6 DSGVO bzw. § 26 BDSG zu beurteilen ist, oder aber ob auch die Anforderungen des Art. 22 DSGVO einzuhalten sind. Diesem weiten Verständnis von Art. 22 Abs. 1 DSGVO dürfte auch der jüngste Vorschlag für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen in der Plattformarbeit (COM(2021) 762

302

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Dieses Verständnis wird im Übrigen durch die Kontrollüberlegung bestätigt, dass die Verwendung der Begriffe „Entscheidung“ und „Vor-Entscheidung“ keinem allgemeingültigen Umstand Rechnung tragen: Die ausschließlich automatisierte Weisung markiert, wie gesehen, eine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Kommt der Arbeitnehmer ihr nicht nach und spricht das System deswegen umgehend eine Kündigung aus, stellt auch diese eine – wenngleich formwidrige – Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO dar. Die ursprüngliche Weisung findet sich nunmehr, d. h. mit Blick auf die Kündigungsentscheidung, in der „Rolle“ der erheblichen „Vor-Entscheidung“ wieder, ohne dass sich ihr Status als „Entscheidung“ i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO und damit ihr Zulässigkeitsmaßstab (Art. 22 Abs. 2 DSGVO) verschiebt.

(c) Bedeutung der Nicht-Ausschließlichkeit der Entscheidung in der Sache Bei der Beurteilung der Erheblichkeit einer ausschließlich automatisiert vermittelten Vor-Entscheidung kann freilich nicht außer Acht gelassen werden, dass diese bestimmungsgemäß im Zusammenhang eines insgesamt „nicht-ausschließlich“ automatisierten Entscheidungsprozesses ergeht.1044 Diese Einsicht geht auf die Überlegung zurück, dass die dargelegten Anforderungen an ein effektives menschliches Dazwischentreten gerade bezwecken sollen, dem Arbeitgeber den Rückgriff auf eine automatisierte Datenverarbeitung im Vorfeld einer Entscheidung im Prinzip zu ermöglichen. Das der automatisierten Datenverarbeitung immanente Risiko der algorithmischen Fremdbestimmung wird mit anderen Worten nicht nur insoweit „im Keim erstickt“, als die Ausschließlichkeit der Entscheidung in der Sache abgewendet wird.1045 Man hat außerdem anzuerkennen, dass eine Vor-Entscheidung, die von vornherein von derart untergeordneter Bedeutung ist, dass sie bestimmungsgemäß erst im Zusammenhang mit weiteren Erwägungen in eine dann bedeutsame Entscheidung in der Sache übergehen soll, gar nicht erst eine solche Relevanz entwickelt, die die Schwelle einer erheblichen Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO überschreitet.1046

final) nicht entgegenstehen. Zwar ist einzusehen, dass der Einsatz „automatisierter Entscheidungssysteme“ nach Art. 6 Abs. 1 lit. b des Entwurfs nicht nur die „Entscheidung“ selbst, sondern auch deren „Unterstützung“ erfassen soll. Entscheidend dürfte aber sein, dass der Entwurf nach seinem ErwG 31 die Vorgaben des Art. 22 DSGVO ausdrücklich „unberührt“ lässt. Das bedeutet, dass die Frage, unter welchen Bedingungen eine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO anzuerkennen ist, allein nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu beurteilen ist. Der Entwurf knüpft an die automatisierte Entscheidung bzw. ihre Vorbereitung lediglich weitergehende Rechte der Plattformbeschäftigten. 1044 Nicht anders ist es zu verstehen, wenn die Rede davon ist, dass die „unterstützende automatisierte Verarbeitung“ nicht von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst werde, „soweit eine inhaltliche Mitverantwortung durch einen Menschen dazu tritt“, s. HSH/Bitter, MultimediaRecht, Teil 15.4 Rn. 52. 1045 Vgl. oben C.IV.1. 1046 Gleichwohl dürfte es zu weit gehen, wenn in der Vor-Entscheidung pauschal lediglich ein Beitrag zum „vorläufigen Erkenntnisgewinn“ nicht aber zur „endgültigen Aussage“ gesehen

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

303

Die durch automatisierten Abgleich der Französischkenntnisse generierte Rangliste, die K mit den „besten“ Französischkenntnissen ausweist, wird von der Erwartungshaltung des A begleitet, dass P weitere Erwägungen für oder gegen eine Beförderung von K anstellt.1047 Die in der automatisierten Verarbeitung des personenbezogenen Merkmals latent angelegte Beeinträchtigung der K (und der übrigen Kandidaten) entfaltet ihre erhebliche Wirkung demnach erst durch das menschliche Dazwischentreten (Entscheidung über die (Nicht-) Berücksichtigung von K bzw. der anderen Kandidaten), nicht aber durch den bloßen Abgleich der Französischkenntnisse. Obgleich die Vor-Entscheidung also „ausschließlich“ automatisiert erfolgt, liegt keine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO vor.

(d) Anwendungsfall: Diskriminierende Vor-Entscheidung Nach diesen Maßstäben lässt sich die ausschließlich automatisierte Vor-Entscheidung dann nicht mehr als unbedeutend abtun, wenn schon sie rechtliche Wirkung entfaltet oder den Arbeitnehmer ähnlich erheblich beeinträchtigt, ohne dass es eines weiteren menschlichen Mitwirkungsaktes bedarf.1048 Eine rechtliche Wirkung wird man indes nur zu bejahen haben, wenn diese über den bereits durch § 26 BDSG sanktionierten Eingriff in das Recht auf informationelle Selbstbestimmung hinausgeht. Eine erhebliche Beeinträchtigung liegt in diesem Zusammenhang vor, wenn bereits durch das automatisierte Vorverfahren die persönlichen und/oder wirtschaftlichen Belange des Betroffenen nachhaltig in Mitleidenschaft gezogen werden. Der Vor-Entscheidung muss mit anderen Worten eine solche Bedeutung zukommen, dass sie sich nicht mehr bloß der nachfolgenden Entscheidung in der Sache (Einstellung, Beförderung, Kündigung) unterordnen lässt. Hierzu könnten allen voran Fallgestaltungen zu zählen sein, in denen das algorithmische Vorverfahren in unzulässiger Weise an ein Merkmal des § 1 AGG (bzw. Art. 21 Abs. 1 GRCh) anknüpft.1049 Dafür spricht, dass nach Auffassung des Verordnungsgebers „diskriminierende Wirkungen“ bereits auf der Ebene der Datenverarbeitung zu sanktionieren sind.1050 Konkret wird der Verantwortliche dazu aufgerufen („sollte“), Maßnahmen zu ergreifen, die verhindern, dass es „zu diskriminierenden Wirkungen oder zu Maßnahmen kommt, die eine solche Wirkung haben“. Hierdurch soll eine „faire und transparente Verarbeitung“ gewährleistet werden. Das Ansinnen, diskriminierende „Wirkungen“ bereits auf Ebene der „einfachen“ Datenverarbeitung zu unterbinden, tritt somit neben den besonderen Diskriminierungsschutz des Art. 22 Abs. 4 DSGVO, wonach in Fällen besonderer Kategorien personenbezogener Daten eine Anknüpfung an diese Merkmale lediglich wird, so aber Spindler/Horváth, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 22, Rn. 5. 1047 Vgl. Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 146. 1048 Vgl. Maschmann, BB 2019, 628, 636: „offen“, ob „Scores“ erheblich beeinträchtigend; ders., in: Maschmann, Total Compensation, Kap. 16 II. Rn. 50. 1049 Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 27: „Insbes. eine Diskriminierung kann eine solche Beeinträchtigungswirkung auslösen“; Wenhold, Nutzerprofilbildung durch Webtracking, 236 f. 1050 Vgl. ErwG 71, S. 6 (auch zum Folgenden; Hervorhebungen durch Verf.).

304

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

unter den Voraussetzungen der Art. 9 Abs. 2 lit. a (Einwilligung) und lit. g DSGVO (mitgliedstaatliche Norm) zulässig ist. Anders gewendet: Führt die Datenverarbeitung selbst zu diskriminierenden Wirkungen, ist nach dem verordnungsgeberischen Willen schon hierin eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung des Betroffenen zu erblicken – ohne dass es einer weitergehenden Verwendung der so generierten VorEntscheidung für die Entscheidung in der Sache bedarf. In den Worten der Artikel 29Datenschutzgruppe: „Damit die Datenverarbeitung [sic!] eine Person erheblich beeinträchtigt, muss ihre Wirkung umfassend bzw. erwa¨ hnenswert sein. Es muss also die Mo¨ glichkeit bestehen, dass die Entscheidung […] im schlimmsten Fall zum Ausschluss oder zur Diskriminierung von Personen fu¨ hrt.“1051

Mag die verordnungsgeberische Bemühung um einen wirksamen Diskriminierungsschutz auf den ersten Blick auch gefallen, so ist gleichwohl zu konstatieren, dass die DSGVO keine Aussage darüber trifft, unter welchen Bedingungen von einer diskriminierenden Wirkung auszugehen ist. Die Antwort hierauf lässt sich vielmehr erst unter Rückgriff auf das allgemeine Gleichbehandlungsrecht bestimmen. Zu überlegen ist daher, ob eine algorithmisch vermittelte Vor-Entscheidung einen tauglichen Bezugspunkt im gleichbehandlungsrechtlichen Sinne darstellt. (aa) Anspruch auf diskriminierungsfreies Bewerbungsverfahren Gemäß § 7 Abs. 1 Hs. 1 AGG dürfen Beschäftigte nicht wegen eines dort genannten Grundes benachteiligt werden. Eine unmittelbare Benachteiligung liegt vor, wenn eine Person wegen eines in § 1 AGG genannten Grundes eine weniger günstige Behandlung erfährt als eine andere Person in einer vergleichbaren Situation (§ 3 Abs. 1 S. 1 AGG). Als Benachteiligung gelten sämtliche Verhaltensweisen, einschließlich die „Versagung einer Chance“.1052 Die „Chance“ materialisiert sich in der Teilnahme an einem „fairen Auswahlverfahren“.1053 Der Arbeitgeber darf durch die Gestaltung des Verfahrens es nicht in der Hand haben, die Chancen von Bewerbern wegen eines verpönten Merkmals derart zu mindern, dass seine Entscheidung praktisch unangreifbar wird.1054 Bewerber haben im Gegenteil einen Anspruch auf ein diskriminierungsfreies Bewerbungs- bzw. Stellenbesetzungsverfahren.1055 Gegenstand von Benachteili1051

Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 23. BAG, Urt. v. 20. 01. 2016 – 8 AZR 194/14, AP AGG § 22 Nr. 12 = NZA 2016, 681, 683 f. Rn. 23; Urt. v. 22. 08. 2013 – 8 AZR 563/12, AP AGG § 22 Nr. 9 = NZA 2014, 82, 84 Rn. 36; Urt. v. 23. 08. 2012 – 8 AZR 285/11, AP AGG § 3 Nr. 9 = NZA 2013, 37, 38 Rn. 22. 1053 ErfK/Schlachter, AGG § 7 Rn. 1; vgl. auch Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 253. 1054 BAG, Urt. v. 22. 08. 2013 – 8 AZR 563/12, AP AGG § 22 Nr. 9 = NZA 2014, 82, 84 Rn. 36. 1055 BAG, Urt. v. 20. 01. 2016 – 8 AZR 194/14, AP AGG § 22 Nr. 12 = NZA 2016, 681, 684 Rn. 23; Urt. v. 23. 08. 2012 – 8 AZR 285/11, APAGG § 3 Nr. 9 = NZA 2013, 37, 38 Rn. 23; vgl. schon BT-Drs. 12/5468, S. 44. 1052

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

305

gungen können sämtliche Umstände („Bedingungen“) sein, die sich auf den Zugang zu unselbstständiger Erwerbsarbeit beziehen (§ 2 Abs. 1 Nr. 1 AGG).1056 Im Rahmen von Auswahlentscheidungen, wie Einstellungen und Beförderungen, liegt eine Benachteiligung somit etwa bereits dann vor, wenn der Beschäftigte nicht in die Auswahl einbezogen, sondern vorab ausgenommen und vorzeitig aus dem Bewerbungsverfahren ausgeschlossen wird.1057 Fließt die Ansehung eines Merkmals i. S. d. § 1 AGG – vorbehaltlich einer Rechtfertigung gemäß § 8 AGG1058 – in die algorithmische Vor-Entscheidung ein, wird das Recht des Bewerbers auf ein faires und diskriminierungsfreies Verfahren beeinträchtigt.1059 Seine Ausgangsposition („Chance“) gegenüber und im Gegensatz zu Bewerbern, die das betreffende Merkmal nicht aufweisen, wird erheblich geschmälert.1060 Die Bedingungen, die seine Einstellung betreffen, werden spürbar in Mitleidenschaft gezogen, sieht er sich doch von Beginn an im Hintertreffen, ehe überhaupt ein Entscheidungsträger „ins Spiel kommt“ und die Vor-Entscheidung in eine menschliche Entscheidung in der Sache zu überführen gedenkt. An dieser Wertung ändert auch nichts, dass etwaige Ungereimtheiten, die bei der automatisierten Vor-Entscheidung auftreten, durch das menschliche Dazwischentreten gemäß Art. 22 Abs. 1 DSGVO beseitigt werden könnten.1061 Zwar ist es zutreffend Sinn und Zweck des eingeforderten Dazwischentretens, den mitunter undurchsichtigen technischen Prozess aufzuhellen und die Vor-Entscheidung einer verständigen Prüfung zu unterziehen.1062 Gleichwohl wird eine Benachteiligung anerkanntermaßen nicht dadurch aus der Welt geschafft, dass die nach § 1 AGG verbotene Anknüpfung bei der sich an das Auswahlverfahren anschließenden Einstellungsentscheidung noch eine nachweisbare Rolle gespielt hat oder nicht.1063 Die 1056 Zum sachlichen Anwendungsbereich s. Freyler, NZA 2020, 284, 287; v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 621. 1057 BAG, Urt. v. 20. 01. 2016 – 8 AZR 194/14, AP AGG § 22 Nr. 12 = NZA 2016, 681, 683 Rn. 23; Urt. v. 22. 08. 2013 – 8 AZR 563/12, AP AGG § 22 Nr. 9 = NZA 2014, 82, 84 Rn. 36. 1058 Ob dies gelingt angesichts der hieran gestellten Anforderungen sowie des Umstands, dass Algorithmen lediglich Korrelationen herstellen, nicht aber danach fragen, ob das analysierte Merkmal eine wesentliche und entscheidende Anforderung i. S. d. § 8 Abs. 1 AGG darstellt, bleibt abzuwarten; hierzu v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 623. 1059 Ebenso Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 493. 1060 Dass es nicht erst einer Benachteiligung i. R. d. „Entscheidung“ bedarf, erkennt im Übrigen auch die Bundesregierung in ihrer Antwort auf die Kleine Anfrage der Fraktion DIE LINKE u. a. (BT-Drs. 19/12439): Eine Benachteiligung nach § 7 AGG kann vorliegen, wenn geschützte Merkmale „zur Analyse oder Entscheidung“ genutzt werden, s. BT-Drs. 19/13210, S. 4. 1061 In diese Richtung aber offenbar v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 621; dies./ Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 11; vgl. auch Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1071. 1062 Vgl. oben A.II.1.a). 1063 Vgl. BAG, Urt. v. 20. 01. 2016 – 8 AZR 194/14, AP AGG § 22 Nr. 12 = NZA 2016, 681, 684 Rn. 23.

306

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

beeinträchtigende Wirkung tritt nicht erst dadurch ein, dass der Bewerber endgültig abgelehnt wird.1064 Es müssen nicht erst materielle Nachteile eingetreten bzw. entsprechende Vorteile erhalten worden sein.1065 Es genügt, dass die „Chancen“ des Bewerbers durch ein diskriminierendes Auswahlverfahren beeinträchtigt worden sind. Es kommt daher nicht darauf an, ob der Personalleiter im Einzelfall die automatisierte Vor-Entscheidung in eine menschliche Entscheidung in der Sache überführt.1066 Überdies besteht keine Gewähr, dass eine Benachteiligung tatsächlich identifiziert und die Vor-Entscheidung in eine AGG-konforme Abschlussentscheidung übersetzt wird.1067 Ließe man diskriminierende Vor-Entscheidungen vor dem Hintergrund des eingeforderten menschlichen Dazwischentretens grundsätzlich zu, ginge man das Risiko ein, dass die benachteiligende Wirkung noch weiter vertieft würde. Dies aber wäre dem Bewerber gegenüber kaum haltbar: Er wäre darauf angewiesen, dass der Personalleiter die Diskriminierung entdeckt und die Chancen des Bewerbers effektiv aufzuwerten weiß.1068 Beispiel (Muttersprachefall): Zur Neubesetzung einer Stelle lässt Arbeitgeber A ein Stellenprofil unter Nutzung von KI-Methoden entwickeln. A verfolgt hierdurch das Ziel, die Homogenität innerhalb seiner Belegschaft aufrechtzuerhalten. Das Stellenprofil soll sich an den Eigenschaften der bisherigen Belegschaft orientieren.1069 Die Belegschaft setzt sich zu 90 % aus deutschen Muttersprachlern und 10 % aus Nicht-Muttersprachlern zusammen. Avanciert nun die Eigenschaft „Deutsch als Muttersprache“ zum Einstellungskriterium und erreichen eingehende Bewerbungen deswegen einen geringeren Score, weil die betreffenden Bewerber Deutsch nicht als „Muttersprache“ beherrschen, so sind die Chancen ihrer Bewerbung allein wegen der Anknüpfung an ein Merkmal des § 1 AGG geringer. Ihre mit der Bewerbung (bzw. der betreffenden Stelle) verbundenen persönlichen und wirtschaft1064

Vgl. EuGH, Urt. v. 10. 07. 2008 – C-54/07 (Feryn), EuZW 2008, 500 = NZA 2008, 929, 931, Rn. 52: Diskriminierung liegt bereits bei öffentlicher Aussage des Arbeitgebers vor, er werde keine Arbeitnehmer bestimmter ethnischer Herkunft einstellen; ähnlich EuGH, Urt. v. 25. 04. 2013 – C-81/12 (Asociatia ACCEPT), EuZW 2013, 469 = NZA 2013, 891; vgl. jüngst EuGH, Urt. v. 23. 04. 2020 – C-507/18, NZA 2020, 703: „Bedingungen“ für Zugang zur Erwerbsarbeit umfassen öffentliche Äußerungen des Arbeitgebers, er werde keine Personen bestimmter sexueller Orientierung einstellen. 1065 ErfK/Schlachter, AGG § 3 Rn. 2a. 1066 Höpfner/Daum, ZfA 2021, 467, 494; zu den haftungsrechtlichen Fragen s. v. Lewinsky/ de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 623 f. 1067 Ebenso Freyler, NZA 2020, 284, 287. 1068 Auch die Artikel 29-Datenschutzgruppe gibt zu verstehen, dass die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO unter Umständen besonders früh einzusetzen habe: Danach liege eine erhebliche Beeinträchtigung schon dann vor, wenn dem Arbeitnehmer der „Zugang zu Arbeitsplätzen“ verwehrt werde sowie wenn Entscheidungen „Personen ernsthaft benachteiligen“. Gehe es um bedeutsame Lebensbereiche wie die Beschäftigung, nehme Art. 22 Abs. 1 DSGVO bereits die „Auswirkungen“ auf den „Zugang“ zu diesen Bereichen in den Blick; Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 24 (Hervorhebung durch Verf.). 1069 Zur Zulässigkeit der Datenverarbeitung gegenüber den analysierten Arbeitnehmern s. Caldarola/Schrey, Big Data und Recht, Rn. 307 ff.; Dzida, NZA 2017, 541, 542 f.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

307

lichen Belange werden aus Gründen der ethnischen Herkunft1070 in unzulässiger Weise erheblich beeinträchtigt.1071 Die algorithmische Score-Berechnung ist demnach an Art. 22 Abs. 2 DSGVO zu messen.1072

(bb) Begriff der „Behandlung“ Sofern hiergegen vorgebracht wird, dass der gleichbehandlungsrechtliche Begriff der Behandlung i. S. d. § 3 Abs. 1 S. 1 AGG ein menschliches Tun oder Unterlassen voraussetze, die bloß algorithmische Datenverarbeitung daher nicht als Anknüpfungspunkt einer „Ungleichbehandlung“ in Betracht kommen könne,1073 kann dieser Einwand nicht überzeugen.1074 Für eine solche Verengung spricht insbesondere nicht, dass Art. 22 Abs. 1 DSGVO gerade dazu auffordere, dass ein Mensch im Nachgang der algorithmischen Vor-Entscheidung auftrete und erst damit einen validen Anknüpfungspunkt für die Annahme einer „Behandlung“ biete.1075 Dies würde – wie Straker1076 zutreffend formuliert – einen eklatanten Wertungswiderspruch zur Konsequenz haben: Der Bewerber wäre vollständig algorithmischen Verfahren gegenüber weniger gestützt als mit Blick auf Entscheidungen, die unter Beteiligung eines Menschen ergehen, obgleich dieser sogar noch die Möglichkeit hätte, eine Vertiefung der diskriminierenden Wirkung, etwa durch die Einladung zu einem Vorstellungsgespräch, abzuwenden.1077 Wird eine Bewerbung im Muttersprachefall gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO zulässigerweise,1078 gleichwohl unter Anknüpfung an ein Merkmal des § 1 AGG, automatisiert abgelehnt, würde der Bewerber nach der hier abgelehnten Auffassung keinen Schutz unter Art. 22 DSGVO genießen. Anders wäre nur zu entscheiden, wenn auf Seiten des Arbeitgebers ein menschlicher Entscheidungsträger dazwischengeschaltet worden wäre. Dies ist in diesem Fall jedoch nicht nur aus Gründen der Effizienz des Bewerbungsverfahrens wenig 1070 Zur Beurteilung nach dem AGG vgl. BAG, Urt. v. 29. 06. 2017 – 8 AZR 402/15, AP AGG § 15 Nr. 24; auch Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1919. 1071 Vgl. auch das Beispiel bei Gausling, ZD 2019, 335, 339, wonach ein Algorithmus nach Analyse der Bewerbungsstatistik weiblichen Bewerberinnen gegenüber männlichen Bewerbern systematisch schlechtere Bewertungen zuschrieb. 1072 Der datenschutzrechtsspezifische Schutz gegenüber einer AGG-widrigen Vorauswahl wird vor allem auf Sekundärebene sichtbar: Dem Bewerber stehen, wie noch im 4. Teil zu vertiefen sein wird, Informations- (Art. 13 – 15 DSGVO) und Mindestrechte (Art. 22 Abs. 3 DSGVO) ebenso zu wie ein Beschwerderecht (Art. 77 DSGVO) sowie ein Anspruch auf Schadensersatz (Art. 82 DSGVO). Zudem ist der Arbeitgeber zur Durchführung einer Datenschutzfolgenabschätzung verpflichtet (Art. 35 DSGVO). 1073 So v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 621; offener dies./Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 11. 1074 In diese Richtung auch Freyler, NZA 2020, 284, 287. 1075 So aber v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 621; dies./Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 11: „in den meisten Fällen“; Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1071. 1076 HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 22 (s. auch zum Folgenden). 1077 Was Hinz, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence, 539, 549, offenbar in Kauf nehmen würde. Krit. Steege, MMR 2019, 715, 718. 1078 S. hierzu oben B.I.3.

308

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

attraktiv (und ausnahmsweise gerade nicht geboten), sondern – folgte man dieser Lesart – auch unter gleichbehandlungsrechtlichen Gesichtspunkten wenig ratsam. Die Forderung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach einem menschlichen Dazwischentreten würde damit ad absurdum geführt.

Diese Wertung verlangt freilich nicht, dass künftig auf das Erfordernis eines menschlichen Tuns oder Unterlassens i. R. d. § 3 Abs. 1 AGG zu verzichten ist. Der notwendige menschliche Beitrag ist vielmehr in der dem Einsatz technischer Entscheidungssysteme zugrunde liegenden Organisationsentscheidung1079 des Arbeitgebers zu erblicken.1080 Als Ungleichbehandlung kommt damit nicht nur die Entscheidung in Betracht, die unter, und sei es entgegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO bloß formaler, Beteiligung eines Menschen getroffen wird, sondern auch diejenige, die ausschließlich automatisiert ergeht. (cc) Kenntnis Ebenfalls nicht überzeugen kann der Einwand, dass nur eine Benachteiligung „wegen“ eines verpönten Merkmals verboten sei, der Arbeitgeber mithin Kenntnis vom betreffenden Merkmal haben müsse.1081 Es verkenne, so der Einwurf, die Realität, wenn dem Arbeitgeber – außerhalb des gezielt diskriminierenden Einsatzes von Algorithmen – Kenntnis von der Arbeitsweise von Algorithmen unterstellt werde.1082 Insbesondere bei autonomen („selbstlernenden“) Entscheidungssystemen, die Dritte entwickelten, könne der Arbeitgeber „nur in wenigen Fällen“ Kenntnis von den betreffenden Merkmalen haben.1083 Sofern dieser Einwand unter gleichbehandlungsrechtlichen Gesichtspunkten überhaupt verfängt,1084 ist ihm jedenfalls mit Blick auf die Anforderungen an den Verantwortlichen unter der DSGVO zu widersprechen. Der verantwortliche Arbeitgeber muss im Falle automatisierter Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO, wie im Einzelnen noch darzulegen sein wird,1085 in der Lage sein, dem betroffenen Arbeitnehmer Auskunft über die „involvierte Logik“ zu erteilen (Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO). Das aber setzt evident voraus, dass er – wie auch im Hinblick auf die Entkräftung der Ausschließlichkeit – Kenntnis über die Arbeitsweise und

1079

Vgl. oben 2. Teil, C.III.2. Zutr. HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 23. 1081 So aber v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 622; hiergegen Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1072. 1082 v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 13. 1083 v. Lewinsky/de Barros Fritz, NZA 2018, 620, 622; i. Erg. auch HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 50, wenngleich erst nach Durchführung entsprechender Überprüfungen (Audits) der Algorithmen. 1084 Was an dieser Stelle nicht ausgeführt werden soll; hierzu Kramer/Geißler, IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 1072; s. auch Niklas/Hoffmann, ArbRB 2021, 283; Dzida/Groh, NJW 2018, 1917, 1920. 1085 Unter 4. Teil, B.II.5.d). 1080

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

309

Entscheidungskriterien im Einzelfall hat.1086 Er kann sich hiernach – salopp formuliert – nicht hinter einer Black Box verstecken.1087 (dd) Zwischenfazit Die algorithmische Vor-Entscheidung erweist sich als tauglicher Anknüpfungspunkt für die Annahme einer unzulässigen Benachteiligung i. S. d. AGG. Es kommt nicht erst auf ein menschliches Dazwischentreten an. Die Teilnahme der Vor-Entscheidung an einem insgesamt „nicht-ausschließlich“ automatisierten Entscheidungsprozess ändert nichts daran, dass es bereits die Vor-Entscheidung ist, die die Auswahlchancen des Bewerbers nachhaltig in Mitleidenschaft zieht. Schon die algorithmische Vorauswahl verkürzt das Recht des Bewerbers auf ein faires und diskriminierungsfreies Auswahlverfahren und entfaltet damit eine rechtliche Wirkung, jedenfalls aber eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO. (e) Zwischenergebnis Ist schon die ausschließlich syntaktisch vermittelte Vor-Entscheidung mit einer rechtlichen Wirkung oder einer erheblichen Beeinträchtigung der persönlichen und/ oder wirtschaftlichen Belange des Arbeitnehmers verbunden, so tritt die Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht erst gegenüber einer ihr nachfolgenden Entscheidung in der Sache ein. Vielmehr ist bereits die so ergehende Vor-Entscheidung als rechtfertigungsbedürftige Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO anzuerkennen.1088 (2) Begriff des „Beruhens“ Die hiesige Forderung nach einer einzelfallbezogenen Erheblichkeitsprüfung der Vor-Entscheidung sieht sich zahlreichen Gegenstimmen gegenüber. Dies soll Anlass geben, die hier vorgenommene Wertung über die Operationsfelder der „Ausschließlichkeit“ und „Erheblichkeit“ hinaus auch im Gesamtregelungszusammenhang des Art. 22 DSGVO zu verteidigen. Sie trifft dabei zunächst auf den Begriff des „Beruhens“, der die „automatisierte Verarbeitung“ und die „Entscheidung“ tatbestandlich miteinander in Verbindung setzt („ausschließlich auf einer automatisierten 1086 Die eingesetzten Algorithmen bedürfen selbstverständlich einer ständigen Überprüfung (vgl. 3. Teil, Fn. 1083). Kann hierbei eine Anknüpfung an die Merkmale des § 1 AGG nicht ausgeschlossen werden, so ist dem Arbeitgeber von derartigen Algorithmen schlichtweg abzuraten. Vgl. hierzu auch Djeffal, ZaöRV 2020, 847, 857, der in Art. 22 DSGVO eine „law-bydesign obligation“ identifiziert, deren Hauptfunktion es sei, dass die betroffenen Rechtsgüter („legal values“) schon bei der Entwicklung des Systems Berücksichtigung fänden. 1087 Ebenso Neighbour, in: Sassenberg/Faber, RechtsHdb. Industrie 4.0, 277, 298 Rn. 78; mit Blick auf den denkbaren Einwand des Nichtwissens gegenüber dem Betriebsrat vgl. Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 26 ff. 1088 In diese Richtung auch HSH/Straker, Multimedia-Recht, Teil 15.6 Rn. 20, 32; tendenziell auch Härting, DSGVO, Rn. 597, dort aber umfassend „Datenanalyse“.

310

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

Verarbeitung – einschließlich Profiling – beruhende Entscheidung“). Darüber hinaus ist nach ihrem Verhältnis zum Profiling sowie ihren systematischen Implikationen zu fragen. (a) Herrschende „Zwei-Stufen-Theorie“ Im Ausgangspunkt scheint die Überlegung zu gefallen, den Begriff des „Beruhens“ als Ausdruck eines zweiaktigen Regelungsansatzes zu verstehen: Durch eine automatisierte Verarbeitung wird zunächst eine Entscheidungsbasis geschaffen, auf deren Grundlage „in einem zweiten Schritt“1089 eine Entscheidung in der Sache ergeht.1090 Erst die im Anschluss1091 an eine automatisierte Verarbeitung getroffene finale Entscheidung (Einstellung, Kündigung, Versetzung etc.) fällt demnach unter den Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO.1092 In diesem Fall geht („beruht“) eine Entscheidung in der Sache auf eine im Wege der automatisierten Verarbeitung (mit-)gestaltete Entscheidungsgrundlage zurück.1093 Die automatisierte Verarbeitung wird dabei nur dann vom Verbot der automatisierten Einzelentscheidung eingeholt, wenn sie „alleinige Grundlage“ einer Entscheidung ist,1094 konkreter: wenn die Ausschließlichkeit nicht entkräftet wird. Diese Lesart entspricht zudem der Auffassung des BGH, der noch in seiner SCHUFA-Entscheidung1095 zum Scoring ausführte: „Diese Vorschrift [Art. 15 Abs. 1 DSRL, Anm. des Verf.] wiederum differenziert zweifelsfrei zwischen der automatisierten Verarbeitung von Daten […] einerseits und der aufgrund dieser Verarbeitung erfolgenden Entscheidung andererseits. […] Das Vorliegen einer automatisierten Verarbeitung stellt somit alleine noch keine automatisierte Entscheidung, sondern eine der Entscheidung vorausgehende Datenauswertung dar. Von einer automatisierten Einzelentscheidung kann im Falle des Scorings nur dann ausgegangen werden, wenn 1089

Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 44. So etwa Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 12; Martini, Blackbox Algorithmus, 173 ff., unter Hinweis auf § 31 BDSG; Paal/Pauly/ders., DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 8, 20, 24; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 16, 27; ders./de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 26; Knitter, Digitale Weisungen, 116; Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 19; Lorentz, Profiling, 275; Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 146; Herdes, CB 2020, 95, 98; Rudkowski, NZA 2019, 72, 75; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 48; Klar, BB 2019, 2243, 2250; Taeger, RDV 2017, 3, 6: „externes“ Scoring; ebenso Breyer, ZD 2018, 187, 188; wohl auch Ehmann/Selmayr/ Hladjk, DSGVO, Art. 22 Rn. 6; vgl. noch zu § 6a BDSG a. F. Becker, SCHUFA, 483 ff.; Wolber, CR 2003, 623, 625 f.; Kamlah, MMR 1999, 395, 403. 1091 Vgl. schon zu § 6a BDSG a. F. BT-Drs. 14/4329, S. 37: „anschließende Entscheidung“. 1092 Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 42; Abel, ZD 2018, 304, 305; BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 24a: „Das Dazwischentreten durch den Menschen muss möglich sein, nachdem die Algorithmen ihre Arbeit getan haben“; vgl. auch ErwG 91, S. 2. 1093 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 12. 1094 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 14. 1095 BGH, Urt. v. 28. 01. 2014 – VI ZR 156/13, BGHZ 200, 38 = MMR 2014, 489, 491 f. Rn. 34 (m. Anm. Taeger). 1090

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

311

die für die Entscheidung verantwortliche Stelle eine rechtliche Folgen für den Betroffenen nach sich ziehende oder ihn erhebliche beeinträchtigende Entscheidung ausschließlich aufgrund eines Score-Ergebnisses ohne weitere inhaltliche Prüfung trifft, nicht aber, wenn die mittels automatisierter Datenverarbeitung gewonnenen Erkenntnisse lediglich Grundlage für eine von einem Menschen noch zu treffende abschließende Entscheidung sind.“

„Automatisierte Verarbeitung“ und „Entscheidung“ sind nach diesem Verständnis zwingend auseinanderzuhalten (im Folgenden „Zwei-Stufen-Theorie“).1096 Im Kontext des Art. 22 Abs. 1 DSGVO besteht die Funktion der „automatisierten Verarbeitung“ hiernach allein darin, die dann von einem Menschen zu treffende Entscheidung vorzubereiten.1097 Die Entscheidung „nutzt“ dabei bloß das Ergebnis der automatisierten Verarbeitung.1098 Mit anderen Worten: Die Entscheidung „beruht“ auf der Vor-Entscheidung, die ihrerseits den allgemeinen Anforderungen der Art. 6 und Art. 9 DSGVO (bzw. § 26 BDSG), nicht aber den strengen Voraussetzungen des Art. 22 DSGVO (und seinen Folgewirkungen) zu unterwerfen ist.1099 Vertreter dieser Ansicht würden den KI-Einsatz im Muttersprachefall mithin nicht von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst sehen.

(b) „Entscheidung“ als „automatisierte Verarbeitung“ Der Begriff des „Beruhens“ lässt sich allerdings ohne Weiteres auch so deuten, dass eine Entscheidung, ihre Erheblichkeit vorausgesetzt, immer dann von der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst wird, wenn diese insofern auf eine automatisierte Verarbeitung zurückgeht („beruht“), als der Prozess der „Entscheidungsfindung“1100 vollständig aus einer solchen besteht.1101 (aa) Beispiel: Ausschließlich automatisierte Kündigung Gedacht sei nur an den paradigmatischen Fall der ausschließlich automatisiert ergehenden („selbstexekutiven“1102) Kündigung: Sie unterfällt nach allen Ansichten unzweifelhaft gerade deshalb dem Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO, weil sie das 1096

Culik, Beschäftigtendatenschutz, 238; ausdrücklich schon zu § 6a BDSG a. F. Wolber, CR 2003, 623, 625, mit Kritik gegenüber dem deutschen Gesetzgeber, der das Scoring von § 6a BDSG a. F. umfasst sah, sofern Scoring und „anschließende“ Entscheidung „in einer Hand“ lagen, s. BT-Drs. 14/4329, S. 37. 1097 S. Götz, Personalmanagement, 158 f., unter vergleichendem Hinweis auf das Erfordernis der Außenwirkung eines Verwaltungsaktes. Die tatbestandlichen Voraussetzungen des § 35 S. 1 VwVfG („unmittelbare Rechtswirkung nach außen“) sind indes deutlich strenger als die bloße Frage nach einer erheblichen Beeinträchtigung. 1098 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 11. 1099 Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 23. 1100 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 24a. 1101 So auch Gausling, PinG 2019, 61, 70, die den Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO offenbar jedoch unzutreffender Weise auf diese Fälle beschränkt sieht. 1102 Caspar, PinG 2019, 1, 2; vgl. Gola, in: Strohmeier/Piazza, HR Intelligence und Analytics, 127, 145: „unmittelbar“.

312

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

alleinige Produkt einer algorithmischen Datenverarbeitung ist, die Entscheidungsfindung also ausschließlich aus einem automatisierten Entscheidungsprozess besteht.1103 Wenn nun allerdings sekundiert wird, dass die Entscheidung per se keinen Datenverarbeitungsprozess „im eigentlichen Sinne“ darstelle,1104 sondern lediglich auf einen solchen aufbaue, indem sie an das Ergebnis der Datenverarbeitung „konkrete Folgen“ knüpfe, dieses mithin „nutzt“,1105 so gründet dieses Verständnis auf einer Verkennung des Verarbeitungsbegriffs gemäß Art. 4 Nr. 2 DSGVO. Die automatisierte Kündigung stellt einen zweckgerichteten Gebrauch personenbezogener Daten (Name, Anschrift, Betriebszugehörigkeit etc.) dar. Sie stellt damit einen mit Hilfe automatisierter Verfahren ausgeführten Vorgang dar, mithin eine Verarbeitung i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO.1106 Selbstexekutive „Entscheidung“ und „automatisierte Verarbeitung“ fallen daher zwingend zusammen.1107 Die automatisierte Entscheidung knüpft also nicht unvermittelt eine „konkrete Folge“ an das Ergebnis einer vorangehenden Datenverarbeitung, ohne selbst zu diesem Prozess zu gehören. Der letzte Akt der Datenverarbeitung, die Kündigungsentscheidung, ist die Entscheidung über die „konkrete Folge“.1108 Sie ist es, die aufgrund ihrer Verknüpfung mit dem (in der Programmierung verankerten allgemeinen) Willen des Arbeitgebers die rechtliche Wirkung unmittelbar herbeiführt.1109 Anders gewendet: Es ist die Datenverarbeitung selbst, die in Fällen der selbstexekutiven Entscheidung die „konkrete Folge“ i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO hervorruft

1103 S. nur Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 26; vgl. ferner für das sogenannte „interne Scoring“, bei dem eine Wahrscheinlichkeitsberechnung „unmittelbar zu einer Entscheidung führt“, Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 38; allgemein Wenhold, Nutzerprofilbildung durch Webtracking, 232: Art. 22 DSGVO „Datenverarbeitungsverbot“. 1104 WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 4. 1105 So Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 4, 11 (Hervorhebung durch Verf.). 1106 Unerheblich ist, ob es sich hierbei um eine „Verwendung“ der gespeicherten Daten oder um ihre „Veränderung“ oder „Verknüpfung“ mit neuen Daten, hier den personenbezogenen Daten, die mit der generierten Kündigung zusammenhängen (z. B. Kündigungszeitpunkt), handelt. 1107 Vgl. Gausling, PinG 2019, 61, 70: „Fälle, in denen der automatisierte Verarbeitungsprozess und die Entscheidung deckungsgleich sind“; dies., DSRITB 2018, 519, 541; Paal/Pauly/ Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17b: Art. 22 DSGVO ist „auf solche Fälle [beschränkt], in denen der automatisierte vorbereitende Verarbeitungsprozess und die Entsch. (praeter propter) identisch sind“ (Hervorhebungen jeweils durch Verf.); mit Galetzka, K&R 2018, 675, 678, „mündet“ die automatische Verarbeitung in eine Entscheidung; krit. Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 22. 1108 S. auch Wedde, EU-DSGVO, 19 f.; ähnlich schon Becker, SCHUFA, 482. 1109 Dass dem de lege lata (noch) Formvorgaben entgegenstehen, soll an dieser Stelle nicht interessieren.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

313

(„entfaltet“).1110 Es ist, wie der Verordnungsgeber ebenfalls attestiert, „eine solche Verarbeitung“, die – ihre Zulässigkeit vorausgesetzt – eine Gewährleistung der Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO einfordert.1111 In derart prominenten Fällen wie der selbstexekutiven Kündigung zeigt sich, dass die begriffliche Differenzierung zwischen der „Entscheidung“ und der „automatisierten Verarbeitung“ exakt dies ist: eine begriffliche, nicht aber eine, die zwingend eine unterschiedliche tatbestandliche Behandlung verlangt.1112 Je nach Grad der menschlichen Einflussnahme und Erheblichkeit des automatisiert ablaufenden Datenverarbeitungsprozesses können sie voneinander unterschieden werden oder auch zusammenfallen.1113 Eine „Entscheidung“ zeichnet sich gegenüber einer „automatisierten Verarbeitung“ allein dadurch aus, dass sie als automatisierte Verarbeitung rechtliche Wirkung entfaltet oder erheblich beeinträchtigend wirkt.1114 Auf den Fall der selbstexekutiven Kündigung zugeschnitten: Die „automatisierte Verarbeitung“ gerinnt zur „Entscheidung“ i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO. (bb) Kritik der Zwei-Stufen-Theorie Mag die Zwei-Stufen-Theorie also für den Fall eines irgendwie gearteten menschlichen Dazwischentretens noch überzeugen, erweist sie sich spätestens mit Blick auf den nach teleologischen Maßstäben evidenten Fall der vollständig automatisierten Kündigungsentscheidung als wenig sachgerecht. Gerade in diesem exemplarischen Fall des Art. 22 DSGVO wirkt eine Unterscheidung zwischen einer automatisierten Verarbeitung einerseits und einer (ebenfalls automatisiert generierten) Entscheidung gekünstelt.1115 Richtig ist vielmehr, dass sich die automati1110

Es ist deshalb begrüßenswert, wenn die Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 23, danach fragt, unter welchen Bedingungen die „Datenverarbeitung“ eine Person erheblich beeinträchtigt (Hervorhebung durch Verf.). 1111 ErwG 71, S. 4 (Hervorhebung durch Verf.). 1112 Vgl. DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 4: „Art. 22 enthält eine Regelung, die sowohl an der Nutzung personenbezogener Daten (Entscheidung) wie auch an der diese vorbereitenden Verarbeitung (automatisiertes Verfahren, Profiling) anknüpft“. 1113 Auch die englische Sprachfassung („decision based solely on automated processing“) lässt beide Lesarten zu: Die Entscheidung kann auf eine Entscheidungsgrundlage zurückgehen („based“) und von dieser zu unterscheiden sein; der Entscheidungsprozess kann aber auch gleichsam vollständig automatisiert ablaufen, sodass keine Differenzierung zwischen „Entscheidung“ und „automatisierte Verarbeitung“ vorzunehmen ist. 1114 Ebenso Linderkamp, ZD 2020, 506, 507: Durch ihre Erheblichkeit „hebt sich eine Entscheidung von der Datenverarbeitung […] ab“. Der Begriff der „Entscheidung“ ist damit streng genommen überflüssig, was wohl auch Götz, Personalmanagement, 157, erkennt, wenn er darauf hinweist, „dass die automatisierte Datenverarbeitung inhaltlich deckungsgleich mit der Entscheidung sein muss“. 1115 Es ist daher zurückzuweisen, wenn Spindler/Horváth die Frage, ob die „automatisierte Verarbeitung“ und die „eigentliche Entscheidung“ eine „untrennbare Einheit“ bilden, als „weniger praxisrelevant“ abtun, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 22, Rn. 2. Ebenso wenig überzeugt es, wenn bloß eingeräumt wird, dass „die Phase der

314

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

sierte Verarbeitung in diesem Fall – bildlich gesprochen – durch den ganzen Entscheidungsprozess zieht: Die finale Entscheidung über die Kündigung des Arbeitsverhältnisses geht nicht nur irgendwie aus einer ausschließlich automatisierten Verarbeitung hervor.1116 Sie ist die gedanklich letzte algorithmische Weichenstellung im Zusammenhang der Verwendung1117 personenbezogener Daten1118 und damit selbst (noch) – wenn auch deren „Schlusspunkt“1119 – eine ausschließlich automatisierte Verarbeitung.1120 Die Verarbeitung personenbezogener Daten i. R. d. selbstexekutiven Kündigung ist angesichts der mit ihr verbundenen rechtlichen Wirkung unzweifelhaft an den strengen Maßstäben des Art. 22 DSGVO zu messen. Die Zwei-Stufen-Theorie aber kann diesen evidenten Zusammenhang nur herstellen, wenn sie sich selbst zurücknimmt und mit Blick auf vollständig automatisiert ablaufende, erhebliche Datenverarbeitungen für irrelevant erklärt. (cc) Vor-Entscheidung als „automatisierte Verarbeitung“ Ist die Entscheidung in der Sache (Kündigung, Weisung etc.) richtigerweise als ein besonderer Fall der Datenverarbeitung einzuordnen,1121 kann konsequenterweise nichts anderes für die vollständig automatisiert ablaufende Vor-Entscheidung gelten. Auch sie „beruht“ auf dem zweckgerichteten Gebrauch personenbezogener Daten und erfüllt damit den Tatbestand der Verarbeitung gemäß Art. 4 Nr. 2 DSGVO. Im Falle ihrer Erheblichkeit muss auch ihre Generierung als „ausschließlich auf einer

automatisierten Verarbeitung und die der Entscheidung […] eng zusammen [fallen]“; so für Online-Einstellungsverfahren Lorentz, Profiling, 262. 1116 Der sich aufdrängende Vergleich zum Tatbestand der zwingend durchzuführenden Datenschutz-Folgenabschätzung (Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO) zeigt im Übrigen, dass dem Begriff des „Beruhens“ keine allzu strenge Bedeutung beizumessen ist, denn hiernach wird lediglich verlangt, dass eine systematische und umfassende Bewertung persönlicher Aspekte stattfindet, „die sich auf automatisierte Verarbeitung einschließlich Profiling gründet und die ihrerseits als Grundlage für Entscheidungen dient, die Rechtswirkung gegenüber natürlichen Personen entfalten oder diese in ähnlich erheblicher Weise beeinträchtigen“ (Hervorhebung durch Verf.). 1117 Ausdrücklich Maamar, CR 2018, 820, 826. 1118 Vgl. 3. Teil, Fn. 1106. 1119 Ausdrücklich Culik, Beschäftigtendatenschutz, 240. 1120 Was im Übrigen auch die DSGVO an zahlreichen Stellen ausdrücklich hervorhebt, wenn etwa dem von einer automatisierten Entscheidung Betroffenen Informationen über die Auswirkungen einer „derartigen Verarbeitung“ bereitzustellen sind (Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. h, Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO). 1121 Diese Ansicht findet überdies Rückhalt in der Überschrift zu Teil 2, Kapitel 3 des LDSG NRW („Vorschriften für besondere Verarbeitungssituationen“) sowie dessen Abschnitt 1 („Besondere Verarbeitungssituationen im Anwendungsbereich der Verordnung (EU) 2016/ 679“).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

315

automatisierten Verarbeitung beruhende Entscheidung“ an den Zulässigkeitsvoraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO ausgerichtet werden.1122 Diese einheitliche, die erhebliche Vor-Entscheidung umfassende Betrachtung entspricht nicht zuletzt auch der Intention des Verordnungsgebers, wenn dieser pauschal „Online-Einstellungsverfahren ohne jegliches menschliche Eingreifen“ vom Anwendungsbereich des Art. 22 DSGVO erfasst sieht.1123 Als Beispielsfall eines „Online-Einstellungsverfahrens“ wird zwar für gewöhnlich an die automatische Generierung einer Ablehnungsentscheidung erinnert, nachdem der Bewerber seine Daten „online“ in die Bewerbungsmaske eingegeben hat.1124 Seinem Wortlaut nach betrifft ein „Online-Einstellungsverfahren“ allerdings nicht nur die finale Personalentscheidung. Ausweislich anderer Sprachfassungen1125 geht der Verordnungsgeber davon aus, dass der Online-Bewerbungsprozess („Verfahren“) verschiedene Praktiken („practices“) umfassen kann, die im Vorfeld der finalen Personalentscheidung elektronisch stattfinden können, wie etwa automatisierte Sprachanalysen oder ein sog. Screening unter Nutzung von Big Data-Analysen. Dass der Verordnungsgeber nicht nur die Entscheidung in der Sache (Einstellung, Ablehnung) vor Augen hatte, spiegelt sich e contrario auch darin wider, dass er seine Vorstellung sanktionsbedürftiger Online-Einstellungsverfahren anders als seine Erwägung zur „automatischen Ablehnung eines Online-Kreditantrags“ gerade nicht auf die automatische Ablehnung der Bewerbung beschränkt.1126 bb) Orientierungspunkt „Profiling“ Die hier vorgetragene Erstreckung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auf erhebliche VorEntscheidungen hat auch mit Blick auf den tatbestandlichen Einschub des Profiling („einschließlich Profiling“) zu bestehen. Die hierbei anzustellenden Erwägungen knüpfen an die umstrittene Frage an, ob und inwieweit der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auf den Sonderfall des Profiling zu erstrecken ist.1127

1122 Man hat es in diesen Fällen mit „entscheidenden Entscheidungsschritten“ zutun, wie BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 24a, insofern zutr. bemerkt. Dagegen Caspar, PinG 2019, 1, 4: „entsprechende“ Anwendung mangels „Entscheidung“. 1123 ErwG 71, S. 1. 1124 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 14; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 16. 1125 Englisch: „e-recruiting practices“; französisch: „pratiques de recrutement“; spanisch: „servicios de contratación“; italienisch: „pratiche di assunzione elettronica“ (Hervorhebung durch Verf.). 1126 Dies wird dadurch noch deutlicher, als die (enger gefasste) Erwägung zur „automatischen Ablehnung eines Online-Kreditantrags“ der Erwägung um „Online-Einstellungsverfahren“ unmittelbar vorangeht, vgl. ErwG 71, S. 1. 1127 S. nur die Darstellung bei Laue/Kremer, Datenschutzrecht, § 2 Rn. 83 ff.

316

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

(1) Profiling als besonderer Fall der Datenverarbeitung Der Begriff des Profiling erfasst, wie bereits aufgezeigt, „jede Art der automatisierten Verarbeitung“ personenbezogener Daten, die sich durch eine Bewertung personenbezogener Aspekte auszeichnet (Art. 4 Nr. 4 DSGVO). Das Profiling ist folglich als ein – wenngleich spezieller – Fall der automatisierten Datenverarbeitung einzuordnen.1128 Die Verknüpfung des Profiling mit der „einfachen“ Datenverarbeitung wird von Seiten der Vertreter der Zwei-Stufen-Theorie (insofern konsequent) zum Anlass genommen, auch das Profiling als bloß entscheidungsvorbereitende Datenverarbeitung aus dem Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auszuklammern.1129 Der Einschub des Profiling in den Tatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO beziehe sich hiernach ausschließlich auf „automatisierte Verarbeitung“, nicht aber auf „Entscheidung“.1130 Die Zulässigkeit des Profiling beurteile sich demgemäß allein nach den allgemeinen Datenverarbeitungsvoraussetzungen des § 26 BDSG (bzw. Art. 6 DSGVO).1131 (2) Profiling als Anwendungsfall des Art. 22 DSGVO Ein anderes gilt jedoch in dem Moment, in dem mit der ausschließlich automatisierten Datenverarbeitung eine rechtliche Wirkung bzw. eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung einhergeht. In diesem Fall ist die Datenverarbeitung, wie besprochen, zusätzlich an den Voraussetzungen des Art. 22 DSGVO zu bemessen.1132 Eine solch besondere Datenverarbeitung ist konsequenterweise auch im Sonderfall des Profiling zu erblicken, wenn dieses seinerseits erhebliche Wirkung zeitigt.1133 Mit Schneider gesprochen existieren somit in der Tat „zwei Arten“ des Profiling: das

1128 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 5; Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 46; Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 10; Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 4; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2459. 1129 Allen voran Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 4; Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 23; Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 12; Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 37 f.; ders., RDV 2017, 3, 6 für den Fall des „externen Scoring“; vgl. auch die Übersicht bei BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 7; abweichend offenbar aber Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 55 (dort zu Ausnahmeregelungen vom „Profiling“). 1130 Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 4; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 5; s. aber Rudkowski, NZA 2019, 72, 75: Wortlaut lasse beide Interpretationen zu. 1131 Vgl. Taeger, RDV 2017, 3, 6; offen gelassen Kort, RdA 2018, 24, 29. 1132 Vgl. die Diskussion um automatisierte Preisdifferenzierungen bei Martini, Blackbox Algorithmus, 180 (dort Fn. 75). 1133 Aber auch nur dann; a. A. offenbar Haußmann, RdA 2019, 131, 133: Art. 22 DSGVO verbiete (jegliches) Profiling; wohl auch Wedde, EU-DSGVO, 107; tendenziell Schürmann, DSB 2017, 185, 185 f.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

317

„einfache“ – an § 26 BDSG zu messende – und das „erhebliche“ – zusätzlich an Art. 22 DSGVO auszurichtende – Profiling.1134 (a) Tatbestandlicher Einschub Der tatbestandliche Einschub des Profiling steht dieser Auslegung mitnichten entgegen.1135 Mag die grammatikalische Anordnung in der deutschen Sprachfassung noch den Eindruck erwecken, dass das Profiling ausschließlich der (einer „Entscheidung“ bloß vorausgehenden) „automatisierten Verarbeitung“ zuzuordnen sei,1136 weiten andere Sprachfassungen den Blick für ein umfassenderes Verständnis: In der englischen Sprachfassung etwa („not to be subject to a decision based solely on automated processing, including profiling“) ist die Apposition „including profiling“ am Ende der Passage angeordnet, sodass sie unter grammatikalischen Gesichtspunkten sowohl eine Beziehung zu „automated processing“ als auch zum Gesamtregelungsgegenstand der „decision“ eingeht.1137 Doch selbst wenn der Schwerpunkt in der Beziehung zwischen Profiling und „automatisierter Verarbeitung“ („automated processing“) gesehen wird, zeigt das nur, was ohnehin evident ist: namentlich, dass auch das Profiling – als spezieller Fall der automatisierten Verarbeitung – vom Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst sein kann. Ist der automatisch ablaufende Datenverarbeitungsprozess, wie im Falle der Beurteilung von Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung des Arbeitnehmers, unter Wertungsgesichtspunkten mit einer erheblichen Beeinträchtigung des Betroffenen verbunden,1138 so ist dieser Bewertungsprozess als Profiling i. S. d. Art. 4 Nr. 4 DSGVO selbst an den Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO zu messen.1139 Kurzum: Wenn schon die (allgemeine) Datenverarbeitung – ihre Erheblichkeit vorausgesetzt – der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 1134 Schneider, Datenschutz, 149; vgl. jüngst VG Wiesbaden, Beschl. v. 01. 10. 2021 – 6 K 788/20, ZD 2022, 121, 123: Erstellung des SCHUFA-Wertes stelle nicht lediglich ein die Entscheidung vorbereitendes Profiling, sondern eine selbstständige Entscheidung dar (Vorlage an den EuGH gemäß Art. 267 AEUV). Die hiesige Unterscheidung einfach/erheblich ist nicht gleichzusetzen mit der Differenzierung zwischen „internem“ und „externem“ Scoring, die insbesondere Taeger vornimmt, in: Taeger/Gabel, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 12, 37 f.; ders., RDV 2017, 3, 6. 1135 So auch Rudkowski, NZA 2019, 72, 75. 1136 Vgl. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 5: „missverständlich“. 1137 Für ein derart weites Beziehungsgeflecht des Profiling sprechen auch die französische („ne pas faire l’objet d’une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage“), die spanische („o ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento automatizado, incluida la elaboración de perfiles“), die italienische („non essere sottoposto a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato, compresa la profilazione“) oder die schwedische Sprachfassung („inte bli föremål för ett beslut som enbart grundas på automatiserad behandling, inbegripet profilering“). 1138 Hierzu schon unter B.V.1.a). 1139 Es ist bezeichnend, wenn selbst Vertreter der Zwei-Stufen-Theorie mitunter von „Entscheidungen, die eine Person bewerten“, sprechen (s. etwa Lorentz, Profiling, 258 f.).

318

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

DSGVO unterfällt, muss selbiges erst recht für das erhebliche Profiling als Sonderfall der Datenverarbeitung gelten.1140 (b) ErwG 71 Diese Lesart sieht sich bestätigt in der Auffassung des europäischen Gesetzgebers, wenn dieser festhält: „Zu einer derartigen Verarbeitung zählt auch das ,Profiling‘, […] soweit dies rechtliche Wirkung für die betroffene Person entfaltet oder sie in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigt“.1141 Das Profiling („dies“) kann nach der verordnungsgeberischen Vorstellung also gleichermaßen wie der Regelungsgegenstand „Entscheidung“ mit einer rechtlichen Wirkung oder ähnlich erheblichen Beeinträchtigung für den Arbeitnehmer verbunden sein.1142 Das Verbot der automatisierten Einzelentscheidung beansprucht mithin auch für ein erhebliches Profiling Geltung.1143 Wird hiergegen vorgebracht, das „Profiling“ i. R. d. ErwG 71, S. 2 sei bloß der „Verarbeitung“, nicht aber der „Entscheidung“ zuzuordnen,1144 so ist dem zweierlei entgegenzuhalten: Erstens lässt sich grammatikalisch nicht vollends ergründen, worauf sich ErwG 71, S. 2 Hs. 1 („Zu einer derartigen Verarbeitung zählt auch das ,Profiling‘“) konkret bezieht.1145 Zweitens spricht der Einwand – im Gegenteil – gerade für den hiesigen Ansatz, die Grenzziehung zwischen den Fällen, die von Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasst (bzw. nicht erfasst) werden, allein an der Erheb1140

In diese Richtung auch Härting, DSGVO, Rn. 597, irritierend aber Rn. 610, wonach Art. 22 DSGVO offenbar ohne Weiteres auf die „Datenanalyse“ beim Profiling anwendbar sei; vgl. auch Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 22 Rn. 3: Profiling wird der automatisierten Einzelentscheidung „gleichgesetzt“; s. aber Wybitul/Draf, BB 2016, 2101, 2106, die die Zulässigkeit des Profiling offenbar generell nach Art. 22 DSGVO bestimmen; ebenso Haußmann, RdA 2019, 131, 133; vgl. ferner das weite Verständnis bei Taeger, ZRP 2016, 72, 74 f., im Hinblick auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen i. S. d. Scoring; einschränkend ders., RDV 2017, 3, 6: Art. 22 DSGVO erfasse nur „internes“ Scoring; i. Erg. ist GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 21, 53, darin beizupflichten, dass sich die Einfügung des Profiling als „überflüssig“ erweist (vgl. auch schon 3. Teil, Fn. 1114); so auch Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 90. 1141 ErwG 71, S. 2 (Hervorhebung durch Verf.). 1142 DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 7; so wohl auch BeckOK DatenschutzR/Schild, DSGVO Art. 4 Rn. 65; vgl. Ehmann/Selmayr/Hladjk, DSGVO, Art. 22 Rn. 6: Profiling und automatisierte Entscheidung „nicht notwendigerweise separate Aktivitäten“; in diese Richtung auch Maschmann, BB 2019, 628, 636. 1143 In diesen Fällen ist das Profiling „Bestandteil“ einer Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO, vgl. Laue/Kremer, Datenschutzrecht, § 2 Rn. 84. 1144 So wohl SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 5. 1145 Naheliegend ist es, unter einer „derartigen Verarbeitung“ den (gesamten) vorausgehenden ErwG 71, S. 1 zu verstehen, denn dort wird der Hauptanwendungsfall des Art. 22 Abs. 1 DSGVO beschrieben. Gleichermaßen ließe sich die Referenz allerdings auch nur auf „automatisierte Verarbeitung“ beziehen, wobei es sich dann – außerhalb der hier vertretenen Ansicht – als erklärungsbedürftig erweist, inwiefern „dies“, d. h. die „automatisierte Verarbeitung“ in Gestalt des Profiling, ausweislich ErwG 71, S. 2 selbst rechtliche Wirkung entfalten oder den Betroffenen in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigen kann.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

319

lichkeit ihrer Wirkung auszuloten. Automatisiert ablaufende „Maßnahmen“1146, wie die des Profiling, sind wie jede andere automatisierte Datenverarbeitung über die Zulässigkeitskriterien des Art. 6 DSGVO bzw. § 26 BDSG hinaus an den strengen Anforderungen des Art. 22 DSGVO zu messen, sofern sie selbst rechtliche Wirkung für den Arbeitnehmer entfalten oder ihn in ähnlicher Weise erheblich beeinträchtigen.1147 (3) Zwischenergebnis Für ein Profiling durch den Arbeitgeber gilt nichts anderes als für die „einfache“ Verarbeitung personenbezogener Daten. Im Ausgangspunkt ist das Profiling allein an § 26 BDSG (bzw. Art. 6 DSGVO) zu messen. Überschreitet das Profiling wie im Fall der Leistungs- und Eignungsbeurteilung des Arbeitnehmers selbst aber die Schwelle der wertungsmäßig auszufüllenden1148 Erheblichkeit i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO, ist es zusätzlich den Regeln des Art. 22 DSGVO zu unterwerfen. Wenn im Profiling also ein „Anwendungsfall“ der automatisierten Entscheidung gesehen wird,1149 so ist dem (nur) insofern zu folgen, als hierdurch eine Datenverarbeitungssituation beschrieben werden soll, die für den Betroffenen eine rechtliche Wirkung oder eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung nach sich zieht.1150 In den Worten der Artikel 29-Datenschutzgruppe:1151 „Automatisierte Entscheidungen können mit oder ohne Profiling getroffen werden; Profiling kann ohne automatisierte Entscheidungen erfolgen.“ Beispiel: A kann durch die KI angewiesen werden, eine Sendung bei Kunde K abzuholen (automatisierte Entscheidung), weil er Dienst hat (kein Profiling) oder weil sein prognos1146

ErwG 71, S. 1; zum weiten Entscheidungsbegriff s. oben A.I.2.a)aa). Vgl. Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3, Rn. 66; Specht, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 9 Rn. 73, 76. Dagegen spricht insbesondere auch nicht der korrespondierende ErwG 72, S. 1, schließlich trifft dieser keine Aussage über die konkret anzuwendenden Normen; vgl. die Kritik bei SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 5: keine Zulässigkeitsvorschrift für Profiling; auch Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 4; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 4. 1148 Nichts anderes bedeutet es, wenn argumentiert wird, dass durch die Vornahme einer Wahrscheinlichkeitsberechnung allein noch niemand einer Entscheidung unterworfen werde, so Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 22 Rn. 37; ders., RDV 2017, 3, 6. 1149 Auer-Reinsdorff/Conrad/Conrad, Hdb. IT-DSR, § 34 Rn. 650; DWWS-Weichert, DSGVO, Art. 22 Rn. 7; Schneider, Datenschutz, 149: „besondere Ausprägung“; Brecht/ Steinbrück/Wagner, PinG 2018, 10, 12; Herdes, in: Taeger, Die Macht der Daten, 77, 86; dies., CB 2020, 95, 98; ferner Rudkowski, NZA 2019, 72, 75; Kort, NZA-Beilage 2016, 62, 71; wohl ebenso Roßnagel/Hohmann, DSGVO, § 3 Rn. 153; vgl. auch EuArbRK/Franzen, VO 2016/ 679/EU Art. 22 Rn. 2; diff. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 5: „wichtiger Anwendungsfall“ aber „keine Untergruppe von automatisierten Entscheidungen“. 1150 Diese Einschätzung teilt offenbar auch der europäische Gesetzgeber, wenn dieser in einem ähnlich gelagerten Rahmen ein Profiling für unzulässig hält, wenn dies zur Folge hat, dass natürliche Personen auf Grundlage von besonderen Datenkategorien diskriminiert werden (vgl. Art. 11 Abs. 3 JI-RL). 1151 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 8. 1147

320

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

tizierter Aufenthaltsort in der Nähe von K liegt (Profiling). Die Prognose seines Aufenthaltsortes kann aber auch schlicht deshalb erfolgen, um den K über den wahrscheinlichen Zeitpunkt der Abholung zu informieren (keine automatisierte Entscheidung).

„Profiling und automatisierte Entscheidungsfindung müssen jedoch nicht unbedingt getrennt voneinander erfolgen.“ Automatisierte Entscheidung und Profiling fallen zusammen, wenn die KI die fachliche Leistung des A etwa im Vorfeld einer Beförderungsrunde beurteilt, ohne dass ein menschlicher Entscheidungsträger auf das Beurteilungsergebnis Einfluss nimmt.

b) Systematische Absicherung aa) § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG Wenn an dieser Stelle dafür gestritten wird, die Zulässigkeit der automatisierten Entscheidungsvorbereitung – ihre Erheblichkeit vorausgesetzt – an den Anforderungen des Art. 22 DSGVO auszurichten, so stellt sich aus systematischem Blickwinkel berechtigterweise die Frage, wie sich dieses Verständnis mit dem Regelungsanliegen des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG (bzw. Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. b und lit. f DSGVO) verträgt. Die Vorschrift des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG ist der zentrale Anknüpfungspunkt für die Beurteilung der Zulässigkeit der Datenverarbeitung im Beschäftigungsverhältnis.1152 Eine Datenverarbeitung, die dazu bestimmt ist, eine Entscheidung in der Sache vorzubereiten, bemisst sich – wie zuvor demonstriert – im Ausgangspunkt daher nach den Voraussetzungen des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG. Beispiel: Ob und inwieweit der Arbeitgeber etwa berechtigt ist, Kranken- und Fehlzeitdaten seiner Beschäftigten in einem automatisierten Personalinformationssystem zu erfassen, um ggf. festzustellen, ob das Äquivalenzverhältnis gestört ist,1153 bestimmt sich auch dann nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG, wenn er nach Einsicht in das Personalinformationssystem die Entscheidung trifft, dem Arbeitnehmer personenbedingt zu kündigen. Die automatisierte Verarbeitung der Kranken- und Fehlzeitdaten markiert zwar einen rechtfertigungsbedürftigen Eingriff in das Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung des Arbeitnehmers.1154 Als Vorbereitungshandlung einer etwaigen nachfolgenden Entscheidung (Versetzung, Kündigung), betrifft die automatisierte Erfassung und Zusammenstellung der Kranken- und Fehlzeitdaten jedoch weder persönliche noch wirtschaftliche Belange des Betroffenen, die nicht schon Gegenstand der Rechtfertigung nach Maßgabe des § 26 BDSG sind. Eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO liegt gerade nicht vor.

Der Regelungsgehalt des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG wird durch die hier vorgeschlagene umfassende Auslegung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht in Frage gestellt. Im Gegenteil: Letztere ergänzt das grundlegende Anliegen, die Verarbeitung per1152 Zu Art. 6 DSGVO s. Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 6 Rn. 1, 7; für den Beschäftigungskontext Gola/Pötters, RDV 2017, 111. 1153 Dazu ErfK/Franzen, BDSG § 26 Rn. 28. 1154 Vgl. Roßnagel, NJW 2019, 1, 2.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

321

sonenbezogener Daten an bestimmte Voraussetzungen zu knüpfen,1155 um die tatbestandliche Ausdifferenzierung eines besonderen Falls der Datenverarbeitung, namentlich: „Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall einschließlich Profiling“, wie es die amtliche Überschrift des Art. 22 DSGVO zusammenfasst.1156 Läuft die Datenverarbeitung also erstens ausschließlich automatisiert ab und wird mit ihr zweitens eine rechtliche Wirkung oder eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung erzielt, die über den mit der „einfachen“ Datenverarbeitung ohnehin verbundenen Eingriff in das Recht auf informationelle Selbstbestimmung hinausgeht, genügen die Eingriffsvoraussetzungen des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG nicht. Unter derart sensitiven Umständen verengt Art. 22 DSGVO den Wirkungsbereich der gemäß § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG an sich zulässigen automatisierten Datenverarbeitung.1157 bb) Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. h, Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO Der systematische Abgleich trägt darüber hinaus auch das hier vertretene Profiling-Verständnis. Dass das Profiling, seine Erheblichkeit vorausgesetzt, ebenso wie die „Entscheidung“ den Bezugspunkt des Art. 22 DSGVO bildet, findet seine Bestätigung in den korrespondierenden Informationspflichten des Arbeitgebers und in dem Auskunftsrecht des Arbeitnehmers (Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. h, Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO).1158 Gegenstand der Informationspflicht (bzw. des Auskunftsrechts) ist das Bestehen einer „automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling gemäß Art. 22 Abs. 1 und 4“. Der Wortlaut bringt unmissverständlich zum Ausdruck, dass das Profiling als besonderer Fall der Datenverarbeitung nicht anders zu behandeln ist als die Entscheidung,1159 sofern die Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfüllt sind.1160 Insbesondere ist in diesem Fall auch über die (von Art. 22 DSGVO sanktionierten) „angestrebten Auswirkungen einer derartigen Verarbeitung“ zu informieren.1161 Eine prinzipielle Trennung zwischen den Begriffen der „Entscheidung“ und der „automatisierten Verarbeitung“ 1155

Vgl. ErwG 40. Dagegen Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 4: Titel „tendenziell irreführend“; ebenso Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2459. 1157 Unter Abweichung von Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 3 Rn. 62, treten die zusätzlichen Rechtmäßigkeitsvoraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO somit nicht „neben“ die allgemeinen Voraussetzungen des Art. 6 DSGVO, sondern „an deren Stelle“. 1158 Dazu noch im Einzelnen unter 4. Teil, B.I. 1159 Ausweislich des ausdrücklichen Bezugs auf Art. 22 Abs. 1 DSGVO dürfte dem Begriff der „Entscheidungsfindung“ zugegebenermaßen keine andere Bedeutung zukommen; vgl. die Kritik bei v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 27 (dort Fn. 181). 1160 Dagegen Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 4: „ungenau“. 1161 Entgegen Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 13 Rn. 29: Mit Profiling werden keine Auswirkungen angestrebt. 1156

322

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

bzw. des „Profiling“, soweit Letztere mit einer rechtlichen Wirkung oder einer erheblichen Beeinträchtigung verbunden sind, ist, wie die tatbestandliche Zusammenfassung unter dem Begriff der „Verarbeitung“ bestätigt, auch vor diesem Hintergrund nicht angezeigt.1162 cc) Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO Vertreter der Zwei-Stufen-Theorie erheben gegen die hier vorgeschlagene graduelle Betrachtung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ferner den systematischen Einwand des Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO.1163 Die Formulierung, wonach eine DatenschutzFolgenabschätzung insbesondere im Fall einer systematischen und umfassenden Bewertung persönlicher Aspekte stattzufinden hat, die sich auf eine automatisierte Verarbeitung einschließlich Profiling gründet und die „ihrerseits als Grundlage für Entscheidungen dient“, so Schulz, mache deutlich, dass der Verordnungsgeber „stets von einer Trennung zwischen Profiling und Entscheidung ausgegangen ist“.1164 Zuzugestehen ist, dass die Datenschutz-Folgenabschätzung gemäß Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO allen voran dann durchzuführen ist, wenn es zu einem zweiaktigen Verarbeitungsprozess aus Profiling und nachfolgender menschlicher Entscheidung kommt. Es geht mit anderen Worten also gerade nicht (nur) um den Fall einer (unzulässigen) ausschließlich auf einer automatisierten Verarbeitung beruhenden Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO, wie etwa im Fall der selbstexekutiven Kündigung.1165 Wortlaut sowie teleologische Erwägungen1166 sensibilisieren gleichwohl dafür, dass, wenn die Datenschutz-Folgenabschätzung schon in dem Fall durchzuführen ist, in dem eine menschliche Entscheidung ergeht, d. h. eine Unterbrechung des automatisiert ablaufenden Datenverarbeitungsprozesses stattfindet (kein Fall des Art. 22 Abs. 1 DSGVO), selbiges erst recht gelten muss, wenn der automatisiert ablaufende Datenverarbeitungsprozesses ausnahmsweise (Art. 22 Abs. 2 DSGVO) nicht zu unterbrechen ist.1167 1162 Ein anderes folgt auch nicht aus dem Widerrufsrecht nach Art. 21 Abs. 1 S. 1 DSGVO. Dieses betrifft lediglich das „einfache“ Profiling aufgrund von Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. e oder lit. f DSGVO, nicht aber das „erhebliche“ Profiling im hier verstandenen Sinn. 1163 Hierzu und zum Folgenden Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 4. 1164 S. auch Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 17b; ähnlich Culik, Beschäftigtendatenschutz, 238, unter Hinweis auf die ErwG 24, S. 2, 91, S. 2. 1165 Laue/Kremer, Datenschutzrecht, § 2 Rn. 98: „erfasst auch das klassische Scoring“. 1166 Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 84: „Automatisierte Entscheidungen werden […] grundsätzlich als risikobehaftet angesehen […] deshalb Datenschutz-Folgenabschätzung.“ 1167 So auch Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 33: „Unserer Ansicht nach bedeutet dies, dass Artikel 35 Absatz 3 Buchstabe a auf Entscheidungen einschließlich Profiling mit Rechtswirkung oder ähnlichen erheblichen Beeinträchtigungen anwendbar sein wird, die nicht vollständig automatisiert erfolgen, sowie auf ausschließlich automatisierte Entscheidungen nach Artikel 22 Absatz 1.“ (Hervorhebung im Original).

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

323

Davon abgesehen sagt die Regelung des Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO nichts darüber aus, unter welchen Bedingungen ein Profiling, das selbst rechtliche Wirkung entfaltet oder den Betroffenen ähnlich erheblich beeinträchtigt, als zulässig anzusehen ist. Dass ein Profiling im Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO bloß als „Grundlage“ einer nachfolgenden menschlichen Entscheidung einzubeziehen ist, ergibt sich aus dem Wortlaut nicht: Das anfängliche „einfache“ Profiling kann im Verlauf der Verarbeitung durch die Entfaltung einer rechtlichen oder ähnlich erheblichen beeinträchtigenden Wirkung vielmehr selbst zu einer Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO „aufsteigen“. Die Bestimmung zur Datenschutz-Folgenabschätzung ist nach alldem nicht geeignet, den Tatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO dahingehend zu verengen, dass innerhalb seines Anwendungsbereichs zwingend zwischen Profiling und Entscheidung zu trennen ist. c) Zwischenergebnis Ob eine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorliegt, ist kein prinzipielles, sondern ein graduelles Problem. Nicht nur ist dem Wortlaut des Art. 22 Abs. 1 DSGVO eine Differenzierung zwischen „Entscheidung“ und „Vor-Entscheidung“ fremd. Insbesondere ist die Grenzziehung nicht allein nach dem Kriterium der Ausschließlichkeit der jeweiligen Datenverarbeitung vorzunehmen: Sowohl eine Entscheidung als auch eine (vermeintliche) Vor-Entscheidung können „ausschließlich“ automatisiert ablaufen. Entscheidendes Kriterium für eine Anerkennung einer vollständig automatisiert ablaufenden Datenverarbeitung unter Art. 22 DSGVO ist vielmehr ihre Erheblichkeit. Sofern mit ihr eine rechtliche Wirkung (z. B. diskriminierendes Vorauswahlverfahren) oder eine ähnlich erhebliche Beeinträchtigung (z. B. Leistungs- und Eignungsbeurteilung) für den Arbeitnehmer verbunden ist, ist die Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung nicht nur an § 26 BDSG (bzw. Art. 6 DSGVO), sondern darüber hinaus an den strengen Voraussetzungen des Art. 22 DSGVO zu messen.

V. Prozessuale Fragestellungen1168 Zieht es der Arbeitgeber in Erwägung, entscheidungsvorbereitende KI-Systeme einzuführen, dürfte es für ihn nicht minder von Interesse sein, auszuloten, welche prozessuale Relevanz den dann algorithmisch ermittelten Ergebnissen beizumessen ist. Gedacht sei an das „negative“ Ergebnis eines – entgegen der hiesigen Wertung durchgeführten – Predictive Policing-Verfahrens, das den Arbeitgeber dazu bewegen könnte, das Arbeitsverhältnis zu kündigen. Angesichts der hohen praktischen Bedeutung der Kündigung soll im Folgenden daher konkret danach gefragt werden, inwieweit in den Ergebnissen algorithmischer Verfahren selbst ein Kündigungsgrund 1168 Auf die Darlegungs- und Beweislast soll erst unter Berücksichtigung der spezifischen Wertung des Art. 82 Abs. 3 DSGVO unter 4. Teil, B.IV.2.d) eingegangen werden.

324

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

zu erblicken ist. Im Anschluss hieran soll untersucht werden, welche Rolle es für die prozessuale Verwertung KI-generierter Informationen ganz allgemein spielt, wenn diese unter Missachtung der aufgezeigten datenschutzrechtlichen Bestimmungen generiert worden sind. 1. Kündigungsgrund an sich a) Verhaltensbedingte Kündigung Wird der Arbeitgeber aufgrund des Ergebnisses algorithmischer Verfahren zum Ausspruch einer Beendigungs- oder Änderungskündigung veranlasst, stellt sich die Frage nach ihrer Wirksamkeit. Eine Kündigung muss sozial gerechtfertigt sein (§ 1 Abs. 2 KSchG). Die soziale Rechtfertigung setzt voraus, dass es zu einer Störung des Arbeitsverhältnisses gekommen ist.1169 Diese Störung kann durch Gründe in dem Verhalten des Arbeitnehmers bedingt sein. Der Arbeitnehmer muss hierzu in persönlich vorwerfbarer Weise („steuerbar“) gehandelt haben.1170 Ein bloßes Anhaften einer bestimmten Eigenschaft an seiner Person stellt kein „Verhalten“ dar.1171 Der Arbeitnehmer muss seine arbeitsvertraglichen Haupt- oder Nebenpflichten tatsächlich verletzt haben.1172 An einem Bezug zum Tatsächlichen kann es den Ergebnissen KI-getriebener Verfahren mitunter gerade fehlen: Während einzelne Verfahren darauf konditioniert sind, bestimmte Umstände sichtbar zu machen, wie etwa die unzulässige Übermittlung von Geschäftsgeheimnissen via E-Mail,1173 generieren andere Verfahren lediglich einen Wahrscheinlichkeitswert über das künftige Eintreten bestimmter Umstände (Eigenschaft oder Verhalten). So ermittelt Predictive Policing bloß, wie wahrscheinlich es ist, dass der Arbeitnehmer seine vertraglichen Pflichten verletzen wird. Mag sich das Verfahren im Ausgangspunkt noch auf bestimmte tatsächliche Anhaltspunkte stützen (etwa das Versenden despektierlicher E-Mails über den dienstlichen Account),1174 dokumentiert sein Ergebnis indes kein tatsächliches Verhalten des Arbeitnehmers. So besehen kann das Versenden despektierlicher EMails zwar eine Verletzung arbeitsvertraglicher Nebenpflichten darstellen, auf das der Arbeitgeber nach allgemeinen Grundsätzen zu reagieren berechtigt ist (Abmahnung, Kündigung). Auch mag dem Arbeitnehmer aufgrund des Predictive Policing nunmehr das Etikett der „Risikoperson“ anhaften. Die algorithmisch ermittelte Wahrscheinlichkeit darüber, dass der Arbeitnehmer künftig erneut entsprechende E1169

SES/Schwarze, § 1 Rn. 49. BAG, Urt. v. 03. 11. 2011 – 2 AZR 748/10, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 65 = NZA 2012, 607, 608 Rn. 22. 1171 ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 189. 1172 Vgl. BAG, Urt. v. 15. 12. 2016 – 2 AZR 42/16, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 76 = NZA 2017, 703 Rn. 11. 1173 Zur Zulässigkeit einer solchen Software s. Schlegel, ZD 2020, 243, 244 ff. 1174 Vgl. LAG Hessen, Urt. v. 21. 09. 2018 – 10 Sa 601/18, NZA-RR 2019, 130. 1170

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

325

Mails versendet, stellt hingegen kein „Verhalten“ dar, das das Arbeitsverhältnis in kündigungsrelevanter Weise stört.1175 b) Personenbedingte Kündigung Der Status als „Risikoperson“ wird freilich erhebliche Auswirkungen auf das Vertrauen des Arbeitgebers in die Person des Arbeitnehmers haben. Vergleichbares gilt für den Fall, in dem das KI-Verfahren eine negative Prognose über die Leistungsfähigkeit des Arbeitnehmers ermittelt. Es dürfte hiernach wenig überraschen, wenn den Arbeitgeber Zweifel daran beschleichen, dass der Arbeitnehmer auch künftig eine vertragsgerechte Leistung zu erbringen in der Lage ist.1176 Der Arbeitgeber könnte vor diesem Hintergrund geneigt sein, in dem algorithmischen Urteil über die „negative“ Entwicklung der persönlichen Fähigkeiten des Arbeitnehmers einen personenbedingten Kündigungsgrund zu erblicken. Immerhin, so wird er hervorheben wollen, setzt dieser kein vorwerfbares Verhalten des Arbeitnehmers voraus.1177 Gegen ein derartiges Ansinnen wird jedoch einzuwenden sein, dass der Arbeitgeber angehalten ist, die „Tatsachen“ darzulegen und zu beweisen, die die Kündigung bedingen (§ 1 Abs. 2 S. 4 KSchG). Tatsachen sind dem Beweis zugängliche Umstände der Gegenwart oder Vergangenheit.1178 Der Umstand, wie sich die Leistungsfähigkeit des Arbeitnehmers in Zukunft entwickeln wird (besser: könnte), ist als solcher dem Beweis naturgemäß nicht zugänglich. Es handelt sich bloß um ein Werturteil des Arbeitgebers. Nichts anderes gilt für dessen algorithmische Generierung.1179 Der Arbeitgeber hat vielmehr darzulegen, welche Umstände sein Urteil konkret stützen, genauer: welche personenbedingten Störungen bisher eingetreten sind (bspw. Fehlzeiten aufgrund von Krankheit, mangelhafte Qualifikation etc.) und darauf gründend mit welchen Störungen künftig zu rechnen ist.1180 Die Ermittlung kündigungsrelevanter Tatsachen mag dem Arbeitgeber durch den Rückgriff auf technische Verfahren erleichtert werden.1181 Die algorithmische Ermittlung eines Wahrscheinlichkeitswertes über die Entwicklung der persönlichen Fähigkeiten und Eigenschaften des Arbeitnehmers entlässt ihn gleichwohl nicht von der allgemeinen 1175

Ebenso Rudkowski, NZA 2019, 72, 77. Vgl. BAG, Urt. v. 10. 04. 2014 – 2 AZR 812/12, AP KSchG 1969 § 2 Nr. 159 = NZA 2014, 653, 655 Rn. 26; LKB/Krause, KSchG § 1 Rn. 266. 1177 Zur Abgrenzung s. BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 896 Rn. 24. 1178 BAG, Urt. v. 18. 12. 2014 – 2 AZR 265/14, AP BGB § 626 Nr. 250 = NZA 2015, 797, 799 Rn. 26. 1179 Vgl. zur Bonitätsbeurteilung schon BGH, Urt. v. 22. 02. 2011 – VI ZR 120/10, MMR 2011, 409 = NJW 2011, 2204, 2205 Rn. 11; krit. zur Annahme einer „,subjektiven Wertung‘ des Computers“ Weichert, ZRP 2014, 168, 169 m. w. N. (Hervorhebung im Original). 1180 ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 105. 1181 S. die Beispiele bei Krause, Gutachten zum 71. DJT B 74. 1176

326

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

kündigungsrechtlichen Anforderung, eine konkrete, auf Tatsachen gestützte Störung des Arbeitsverhältnisses darzutun.1182 c) Verdachtskündigung Das Gebot der Beibringung kündigungsrelevanter Tatsachen gilt auch für den besonderen Fall der Verdachtskündigung.1183 Hiernach kann bereits der schwerwiegende Verdacht einer Pflichtverletzung eine ordentliche Kündigung aus Gründen in der Person des Arbeitnehmers bedingen.1184 Hintergrund ist, dass das auf Dauer angelegte Arbeitsverhältnis ein gegenseitiges Grundvertrauen der Vertragspartner voraussetzt. So ist es für die Durchführung des Arbeitsverhältnisses unabdingbar, dass der Arbeitgeber stets darauf vertrauen können muss, dass der Arbeitnehmer die Integrität seiner Rechtsgüter (als auch die anderer Mitarbeiter und die Dritter) nicht vorsätzlich verletzt.1185 Ist der Arbeitnehmer einer solchen Pflichtverletzung verdächtig, können eben jene Verdachtsmomente geeignet sein, das für die Fortsetzung des Arbeitsverhältnisses erforderliche Vertrauen zu zerstören.1186 Wird der Arbeitnehmer im Wege des Predictive Policing als „Risikoperson“ ausgewiesen, wäre es dem Arbeitgeber kaum zu verdenken, dass er sich fortan um seine Rechtsgüter und Interessen (bspw. Wertgegenstände, Betriebsgeheimnisse) sorgt. Ein negatives Predictive Policing-Ergebnis ist damit zwar an sich geeignet, das Vertrauen in die Integrität des Arbeitnehmers erheblich zu erschüttern. Bezugspunkt eines kündigungsrelevanten Vertrauensverlusts ist allerdings der dringende Verdacht eines (tatsächlichen) Verhaltens, das, wäre es erwiesen, gleichfalls eine außerordentliche Kündigung rechtfertigen würde.1187 Der Arbeitgeber wird seiner Darlegungs- und Beweislast gerade nicht dadurch gerecht, dass er sich auf „mehr oder weniger haltbare Vermutungen“ zurückzieht.1188 Er hat vielmehr die den Verdacht einer konkreten Pflichtverletzung begründenden Tatsachen darzulegen und im Bestreitensfall voll zu beweisen.1189 Der Vortrag des Arbeitgebers kann sich mithin nicht 1182

Rudkowski, NZA 2019, 72, 77; auch MüKoBGB/Hergenröder, KSchG § 1 Rn. 182. Eingehend LKB/Krause, KSchG § 1 Rn. 448. 1184 Hierzu BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 895 Rn. 20. 1185 BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 895 Rn. 22. 1186 BAG, Urt. v. 12. 02. 2015 – 6 AZR 845/13, AP BBiG § 22 Nr. 1 = NZA 2015, 741, 743 Rn. 29. 1187 BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 896 Rn. 27. 1188 BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 896 Rn. 27; Urt. v. 18. 06. 2015 – 2 AZR 256/14, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 74 = NZA 2016, 287, 288 Rn. 22. 1189 BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 896 Rn. 23; Urt. v. 02. 03. 2017 – 2 AZR 698/15, AP BGB § 626 Verdacht strafbarer Handlung Nr. 55 = NZA 2017, 1051, 1052 Rn. 22. 1183

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

327

in der Darstellung einer algorithmisch ermittelten Wahrscheinlichkeit über den möglichen Eintritt eines künftigen Fehlverhaltens erschöpfen.1190 Im Hinblick auf die Verwertung algorithmisch vermittelter Vor-Entscheidungen ist daher zu differenzieren: Hilft das KI-Verfahren Handlungen des Arbeitnehmers in der Vergangenheit sichtbar zu machen (z. B. die unzulässige Offenlegung von Geschäftsgeheimnissen), können diese Anhaltspunkte einen kündigungsrelevanten Vertrauensverlust auf Seiten des Arbeitgebers begründen. Eine darüber hinausgehende Prognose künftigen Verhaltens (z. B. ein prognostizierter Umsatzrückgang) stellt dagegen für sich genommen keine Tatsache dar, die einen kündigungsrelevanten Vertrauensverlust rechtfertigt.1191 d) Zwischenergebnis Der Arbeitgeber ist berechtigt, auf eine Störung des Arbeitsverhältnisses mit einer Kündigung zu reagieren. Ob eine kündigungsrelevante Störung vorliegt, bestimmt sich nach den vom Arbeitgeber beizubringenden Tatsachen. Ein bloßes Urteil über die Wahrscheinlichkeit des Eintritts eines Umstands, eines Fehlverhaltens oder der Entwicklung persönlicher Fähigkeiten des Arbeitnehmers stellt dagegen keine Tatsache dar. Der Arbeitgeber wird seiner Darlegungs- und Beweislast daher nicht dadurch gerecht, dass er einen algorithmisch ermittelten Wahrscheinlichkeitswert in das Verfahren einführt. Er hat vielmehr die diesem Urteil zugrunde liegenden Tatsachen darzutun, deren Ermittlung ihm durch Einsatz algorithmischer Verfahren freilich leichter fallen dürfte. 2. Sachvortrags- und Beweisverwertungsverbot Eine KI-vermittelte Ausweitung der Tatsachenbasis begünstigt den Arbeitgeber indes nur, wenn die algorithmisch ermittelten Anhaltspunkte gerichtlich auch verwertbar sind. Zu überlegen ist daher, ob der Arbeitgeber Tatsachen auch dann vortragen kann, wenn der KI-Einsatz weder erforderlich noch durch eine Einwilligung des betroffenen Arbeitnehmers legitimiert ist. Pars pro toto sei an KI-Verfahren gedacht, die ein umfassendes Leistungsbild des Arbeitnehmers zeichnen.1192 Die Vorteile für den Arbeitgeber liegen auf der Hand: Eine nahezu lückenlose Dokumentation der individuellen Arbeitsleistung würde es ihm erlauben, unter Vergleich mit den Werten anderer Arbeitnehmer Minderleistungen (sog. Low Performance) mühelos zu identifizieren.1193 Durch den Ausspruch einer Beendigungs- oder Än1190

Rudkowski, NZA 2019, 72, 77; ErfK/Niemann, BGB § 626 Rn. 177. Vgl. LAG Berlin-Brandenburg, Urt. v. 11. 09. 2020 – 9 Sa 584/20, BeckRS 2020, 30034 Rn. 59, wonach ein prognostizierter Umsatzrückgang nicht einmal eine repressive Datenerhebung (hier durch einen Detektiv) rechtfertigt. 1192 Vgl. hierzu schon unter C.III.4.b)cc)(1)(c); zu den Sanktionsmöglichkeiten noch unter 4. Teil, B.IV. 1193 Eingehend Kraus, DB 2018, 703, 703 ff. 1191

328

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

derungskündigung könnte er so seine „berechtigte Gleichwertigkeitserwartung“ vollständig rehabilitieren1194 und damit materielle Gerechtigkeit herstellen.1195 Einem derartigen Vorhaben wird zum Teil unter generalpräventiven Gesichtspunkten entgegengehalten, dass ein Verstoß gegen die datenschutzrechtlichen Vorgaben stets auch die Unzulässigkeit der Verwertung hierdurch erlangter Informationen zur Folge haben müsse.1196 Andernfalls drohten die datenschutzrechtlichen Schutzvorschriften zur Makulatur zu werden.1197 Der durch die bewusst hoch angesetzte Erlaubnisschwelle des § 26 Abs. 1 BDSG verbriefte Schutz des Beschäftigten verlange, dass nur solchen Informationen prozessuale Bedeutung zukommen dürfe, die rechtmäßig erhoben worden seien.1198 In der Konsequenz dürften Beweismittel, die der Arbeitgeber unrechtmäßig erlangt habe, „deshalb“ nicht verwertet werden.1199 Der generalpräventive Einwand scheitert gewiss nicht daran, dass der Arbeitnehmer von der Einleitung eines gerichtlichen Verfahrens gerade absehen werde, wenn ihm der Arbeitgeber kompromittierendes Materials vorhalte – mit der Folge, dass es eines besonderen prozessualen Schutzes nicht bedürfe.1200 Das mag in evidenten Konstellationen zwar zutreffen (z. B. Diebstahl von Betriebsmitteln). In den hier interessierenden Fällen algorithmischer Datenverarbeitungen soll der Arbeitnehmer jedoch gerade vor einem unverhältnismäßig tiefen Vordringen in seine Persönlichkeit geschützt werden. Wollte man die Durchsetzung dieses Schutzniveaus gegenüber Verfahren wie Predictive Policing nicht in Frage stellen, kann insofern freilich nicht davon ausgegangen werden, dass der Arbeitnehmer hiergegen schon gar nicht gerichtlich vorgehen werde.1201

1194 Hierzu BAG, Urt. v. 11. 12. 2003 – 2 AZR 667/02, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 48 = NZA 2004, 784, 788. 1195 Zu diesem Aspekt s. auch Betz, RdA 2018, 100, 104 f. m. w. N. 1196 Vgl. die Forderung nach einer gesetzlichen Regelung von Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 42. 1197 Vgl. Bayreuther, NZA 2005, 1038, 1042: Erhebung und Verwertung hingen „viel zu eng miteinander zusammen“; ausf. zum Einwand der Einheit der Rechtsordnung Betz, RdA 2018, 100, 102 f. 1198 Vgl. die Kritik bei Däubler, Gläserne Belegschafen, § 6 Rn. 388b, 388f: Gebot von „Treu und Glauben“ i. S. d. Art. 5 Abs. 1 lit. a DSGVO. 1199 Ausdrücklich LAG Baden-Württemberg, Urt. v. 20. 07. 2016 – 4 Sa 61/15, ZD 2017, 88, 89 Rn. 78; hierzu Kort, RdA 2018, 24, 33 (Hervorhebung durch Verf.); vgl. auch Fuhlrott/ Schröder, NZA 2017, 278, 279 f.: „,automatisch‘ bzw. jedenfalls im Sinne einer ,Regelvermutung‘“ (Hervorhebung im Original). 1200 So aber Betz, RdA 2018, 100, 105. 1201 Wenn Betz, RdA 2018, 100, 105, demgegenüber anmerkt, dass der Prävention arbeitsvertraglicher Pflichtverletzungen eher gedient sei, wenn das unzulässigerweise erhobene Beweismittel verwertet werde, als bei dessen Nichtverwertung, vermag dies nicht zu überzeugen. Die unzulässige Datenerhebung stellt schließlich nicht weniger eine Verletzung arbeitsrechtlicher Nebenpflichten dar als etwa der Diebstahl von Betriebsmitteln.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

329

Gegen die Annahme eines aus einem Verstoß gegen datenschutzrechtliche Anforderungen unmittelbar resultierenden prozessualen Verwertungsverbots spricht andererseits, dass weder die DSGVO, noch das BDSG (geschweige denn das ArbGG, die ZPO oder das BetrVG1202) ausdrückliche Anordnungen treffen, die die Verwertbarkeit rechtswidrig erlangter Erkenntnisse einschränken.1203 Vielmehr gebietet der Anspruch auf rechtliches Gehör (Art. 103 Abs. 1 GG, Art. 6 EMRK), dass das Gericht den Sachvortrag der Parteien und die von ihnen angebotenen Beweismittel berücksichtigt.1204 Die Annahme eines Sachvortrags- oder Beweisverwertungsverbots1205 bedarf daher einer besonderen Legitimation und gesetzlichen Grundlage.1206 a) Perpetuierung und Verschärfung der Persönlichkeitsrechtsverletzung Ein Verbot, einen Beweis oder einen unstreitigen Sachvortrag zu verwerten, kommt in st. Rspr. des BAG nur dann in Betracht, wenn dies aufgrund einer verfassungsrechtlich geschützten Position einer Prozesspartei zwingend geboten ist.1207 Aufgrund der Bindung an die Grundrechte gemäß Art. 1 Abs. 3 GG und der Verpflichtung zu einer rechtsstaatlichen Verfahrensgestaltung hat das Gericht demnach zu prüfen, ob die prozessuale Verwertung personenbezogener Daten sowie hieraus hervorgehender Erkenntnisse mit dem allgemeinen Persönlichkeitsrecht des Betroffenen vereinbar ist.1208 Das ist dann nicht der Fall, wenn das Gericht eine Persönlichkeitsrechtsverletzung durch einen Privaten perpetuierte oder vertiefte, ohne dass dies selbst gerechtfertigt wäre.1209 Kurzum: Die unzulässige Beeinträchtigung des Persönlichkeitsrechts durch den Arbeitgeber darf nicht durch einen verfassungswidrigen Grundrechtseingriff des Gerichts verstärkt werden.1210 1202 Zur Diskussion um Beweisverwertungsverbote aufgrund eines Verstoßes gegen Beteiligungsrechte des Betriebsrats s. Fuhlrott/Oltmanns, NZA 2019, 1105, 1107 f.; schon Lunk, NZA 2009, 457, 462 f.; krit. Däubler, Gläserne Belegschafen, § 14 Rn. 838g. 1203 Vgl. BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 900 Rn. 67. 1204 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1330 Rn. 14. 1205 Zur Abgrenzung BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1330, 1331 Rn. 16; zur Schutzrichtung s. auch BAG, Urt. v. 22. 09. 2016 – 2 AZR 848/15, AP BGB § 626 Nr. 259 = NZA 2017, 112, 114 Rn. 25; Fuhlrott, NZA 2017, 1308, 1310 f.; ders./Oltmanns, NZA 2019, 1105, 1107. 1206 S. nur BAG, Urt. v. 22. 09. 2016 – 2 AZR 848/15, AP BGB § 626 Nr. 259 = NZA 2017, 112, 113 Rn. 21 m. w. N. 1207 BAG, Urt. v. 22. 09. 2016 – 2 AZR 848/15, AP BGB § 626 Nr. 259 = NZA 2017, 112, 113 Rn. 23. 1208 BAG, Urt. v. 21. 11. 2013 – 2 AZR 797/11, AP BGB § 626 Verdacht strafbarer Handlung Nr. 53 = NZA 2014, 243, 247 Rn. 44. 1209 Krit. zur Vorstellung einer „Perpetuierung“, da diese die Notwendigkeit eines „eigenständigen Unrechts“ durch das Gericht verwische Betz, RdA 2018, 100, 108 f. 1210 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1330 Rn. 14.

330

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

b) Datenschutzrechtliche Vorbewertungsfunktion Für die verfassungsrechtlich vermittelte Annahme eines Verwertungsverbots sind die einfachgesetzlichen Regelungen über den Schutz des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung freilich nicht bedeutungslos. Schließlich sollen die Bestimmungen des § 26 BDSG gerade diejenigen Voraussetzungen konkretisieren, unter denen das Recht auf informationelle Selbstbestimmung zulässigerweise beeinträchtigt werden darf.1211 Genügt der Arbeitgeber den Anforderungen des § 26 BDSG, scheidet ein Verwertungsverbot daher mangels perpetuierungsfähiger Persönlichkeitsverletzung von vornherein aus.1212 Für den Fall einer datenschutzwidrigen Verarbeitung fordert das BAG dagegen nach wie vor eine gesonderte Prüfung, ob die Verwertung entsprechender Beweismittel einen (zusätzlichen) Grundrechtsverstoß durch das Gericht darstellen würde: „Daran kann es zum einen fehlen, wenn die Unzulässigkeit der vom Arbeitgeber durchgeführten Maßnahme allein aus der (Grund-)Rechtswidrigkeit der Datenerhebung(en) gegenüber anderen Beschäftigten resultiert oder die verletzte einfachrechtliche Norm keinen eigenen ,Grundrechtsgehalt‘ hat […] Zum anderen kann es sein, dass die gerichtliche Verwertung weder einen ungerechtfertigten Grundrechtseingriff darstellte noch aufgrund einer verfassungsrechtlichen Schutzpflicht zu unterlassen ist, weil durch sie die ungerechtfertigte ,vorprozessuale‘ Verletzung des allgemeinen Persönlichkeitsrechts einer Prozesspartei nicht perpetuiert oder vertieft würde und der Verwertung auch Gründe der Generalprävention nicht entgegenstehen“.1213

Der datenschutzrechtlichen Prüfung kommt, wie das Gericht durch die negative Formulierung („fehlen […] weder […] noch“) zum Ausdruck bringt, eine Art „Vorbewertungsfunktion“ zu.1214 Für die ordnungsgemäße Datenverarbeitung liegt dies auf der Hand: Werden personenbezogene Daten im Einklang mit § 26 BDSG verarbeitet, fehlt es an einer vorprozessualen Rechtsverletzung durch den Arbeitgeber, die einer Perpetuierung durch das Gericht zugänglich wäre. Für den umgekehrten Fall gilt dem Grunde nach nichts Abweichendes: Hat der Arbeitgeber das Recht des Arbeitnehmers verletzt, wird einer Perpetuierung der Weg bereitet, den es gerade zu unterbrechen gilt.1215 In diesen Fällen überwiegt das Interesse an einer Verwertung das Interesse des betroffenen Arbeitnehmers, wie das BAG zusammenfasst, „nur dann, wenn weitere, über das schlichte Beweisinteresse hinausge1211 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1330 Rn. 15. 1212 BAG, Urt. v. 31. 01. 2019 – 2 AZR 426/18, AP KSchG 1969 § 1 Personenbedingte Kündigung Nr. 38 = NZA 2019, 893, 898 Rn. 49. 1213 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1330 f. Rn. 15 (Hervorhebung durch Verf.). 1214 Schon Fuhlrott, NZA 2017, 1308, 1310; ähnlich Betz, RdA 2018, 100, 109: „Wertentscheidung“. 1215 S. Fuhlrott/Oltmanns, NZA 2019, 1105, 1106; dagegen Betz, RdA 2018, 100, 110, der – noch unter Anknüpfung an § 3 Abs. 3 – 5 BDSG a. F. – zwischen Datenerhebung, -verarbeitung und -nutzung unterscheidet.

C. Zulässigkeit algorithmisierter Entscheidungsvorbereitungen

331

hende Aspekte hinzutreten“.1216 Bleibt der Arbeitgeber hinter den Anforderungen an eine zulässige Datenverarbeitung zurück, ist seinem Interesse folglich nur unter besonderen Umständen (wie etwa Notwehrsituationen)1217 Vorrang einzuräumen. Wird eine Datenverarbeitung den Anforderungen an § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG nicht gerecht, ist mit anderen Worten (widerleglich) zu vermuten, dass das Interesse des Arbeitnehmers an der Nichtverwertung der erlangten Informationen überwiegt.1218 c) Sekundärrechtliches Verwertungsverbot Weitergehende Beschränkungen könnten sich aus dem Primärrecht (Art. 7 und Art. 8 GRCh) als auch aus dem dieses konkretisierende Sekundärrecht, namentlich aus den Bestimmungen der DSGVO, ergeben.1219 Denn ließe das nationale Prozessrecht eine Verwertung rechtswidrig erlangter Informationen zu, könnte die praktische Wirksamkeit (effet utile) der DSGVO erheblich in Mitleidenschaft gezogen werden.1220 Insofern ist es nur folgerichtig, wenn das BAG ein aus den Vorschriften der DSGVO abgeleitetes „Verwertungsverbot“ und die Möglichkeit seiner Realisierung durch eine unionsrechtskonforme Auslegung des nationalen Prozessrechts in Erwägung zieht.1221 Die Annahme eines „sekundärrechtlichen Verwertungsverbots“1222 setzt allerdings voraus, dass die DSGVO auf das arbeitsgerichtliche Verfahren anwendbar ist. Ihr Geltungsbereich erstreckt sich, wie ErwG 20, S. 1 zu verstehen gibt, grundsätzlich auch auf „Tätigkeiten der Gerichte“. Zur Sicherstellung ihrer Unabhängigkeit werden diese im Hinblick auf die im Rahmen ihrer justiziellen Tätigkeit vorgenommenen Verarbeitungen von einzelnen datenschutzrechtlichen Vorgaben jedoch befreit. So unterliegen sie weder der Aufsicht durch die Aufsichtsbehörden (Art. 55 Abs. 3 DSGVO) noch sind sie zur Ernennung eines Datenschutzbeauftragten verpflichtet (Art. 37 Abs. 1 lit. a DSGVO). Im Übrigen sind die Mitgliedstaaten berechtigt, die Bestimmungen der Art. 12 bis Art. 22, Art. 34 sowie Art. 5 DSGVO zu beschränken, sofern dies u. a. den Schutz der Unabhängigkeit der Justiz 1216

BAG, Urt. v. 22. 09. 2016 – 2 AZR 848/15, AP BGB § 626 Nr. 259 = NZA 2017, 112, 114 Rn. 24; Urt. v. 27. 07. 2017 – 2 AZR 681/16, AP BGB § 626 Nr. 263 = NZA 2017, 1327, 1332 Rn. 41. 1217 BAG, Urt. v. 20. 06. 2013 – 2 AZR 546/12, AP BGB § 626 Nr. 244 = NZA 2014, 143, 147 Rn. 29; Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 116. 1218 Ebenso Fuhlrott, NZA 2017, 1308, 1310; s. auch Fuhlrott/Schröder, NZA 2017, 278, 279 f.; dem folgend Chandna-Hoppe, NZA 2018, 614, 619; Akkilic, NZA 2020, 623, 626; Eufinger, RdA 2021, 8, 10; Frank/Heine, BB 2021, 884, 886. 1219 Tiedemann, ZD 2019, 369, 371 (auch zum Folgenden). 1220 S. auch Tiedemann, ZD 2019, 226, 231; Kramer/ders., IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 559. 1221 Dahinstehen lassend BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1335 Rn. 47 m. w. N.; ebenso LAG Rheinland-Pfalz, Urt. v. 24. 01. 2019 – 5 Sa 226/18, ZD 2019, 369, 370 Rn. 45. 1222 Offen lassend Tiedemann, ZD 2019, 226, 231; Kramer/ders., IT-Arbeitsrecht, B. Rn. 559; auch Fuhlrott/Oltmanns, NZA 2019, 1105, 1107.

332

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

und den Schutz von Gerichtsverfahren sicherstellt (Art. 23 Abs. 1 lit. f DSGVO). In Ermangelung spezieller Vorschriften für die Verarbeitung personenbezogener Daten sind die Bestimmungen der DSGVO vor diesem Hintergrund auch auf das arbeitsgerichtliche Verfahren anwendbar. Die prozessuale Darlegung personenbezogener Daten (bzw. entsprechende Beweisantritte) durch den Arbeitgeber sowie ihre gerichtliche Verwertung stellen jeweils Verwendungen, mithin Verarbeitungen i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO dar.1223 Maßstab für die Beurteilung ihrer Zulässigkeit ist Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO.1224 Danach muss die Verwendung rechtswidrig erlangter Informationen im Einzelfall zur Wahrung der berechtigten Interessen des Arbeitgebers erforderlich sein, ohne dass die „Interessen oder Grundrechte und Grundfreiheiten“ des betroffenen Arbeitnehmers überwiegen. Die Zulässigkeit der anschließenden Verwertung durch die Gerichte bemisst sich nach Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. e, Abs. 3 DSGVO i. V. m. § 3 BDSG.1225 Danach muss die Verwertung der vom Arbeitgeber rechtswidrig erlangten Informationen durch das Gericht zur Erfüllung seiner Aufgabe oder in Ausübung öffentlicher Gewalt gleichfalls erforderlich sein. Auch ein etwaiges „sekundärrechtliches Verwertungsverbot“ verlangt demnach eine Interessenabwägung.1226 Dabei ist es – wie gesehen – nicht ausgeschlossen, dass dem Interesse des Arbeitgebers bei verständiger Würdigung der Umstände im Einzelfall ausnahmsweise Vorrang vor den Interessen des Arbeitnehmers einzuräumen ist. Reicht dieses über das schlichte Beweisinteresse hinaus, wird man auch unter unionsrechtlichen Aspekten kaum umhinkommen, ein berechtigtes Interesse des Arbeitgebers anzuerkennen, das sich gegen das Interesse des Arbeitnehmers durchsetzt. Fällt die Abwägung ausnahmsweise zugunsten des Arbeitgebers aus, dürfte die prozessuale Verwertung der Informationen angesichts der gerichtlichen Verpflichtung zur Gewährleistung eines rechtsstaatlichen Verfahrens (Art. 6 EMRK) auch erforderlich sein. Die unionrechtskonforme Auslegung des Anspruchs auf rechtliches Gehör dürfte somit im Ergebnis nicht anders ausfallen als unter (nationalen) verfassungsrechtlichen Gesichtspunkten. Insbesondere verlangt die DSGVO, wie die gesetzliche Anerkennung einer gerichtlichen Verwertbarkeit unrechtmäßig erlangter

1223

Vgl. BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1335 Rn. 46; LAG Rheinland-Pfalz, Urt. v. 24. 01. 2019 – 5 Sa 226/18, ZD 2019, 369, 370 Rn. 46. 1224 Die Verwendung ist weder für die Begründung, Durchführung noch für die Beendigung des Beschäftigungsverhältnisses erforderlich, sodass ein Rückgriff auf § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG ausscheidet; s. auch BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1335 Rn. 47. 1225 BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/18, AP BGB § 626 Nr. 271 = NZA 2018, 1329, 1335 Rn. 47. 1226 Vgl. Tiedemann, ZD 2019, 226, 231: „Fraglich ist, ob der Prüfungsmaßstab ein anderer als derjenige nach nationalem Verfassungsrecht ist“.

D. Zusammenfassung

333

Daten in Art. 17 Abs. 3 lit. e DSGVO zum Ausdruck bringt,1227 kein weitergehendes Sachvortrags- oder Beweisverwertungsverbot.1228 3. Zwischenergebnis In einem algorithmisch ermittelten Wahrscheinlichkeitswert ist kein Kündigungsgrund an sich zu erblicken. Allein die dem KI-Verfahren zugrunde liegenden Tatsachen können Ausweis einer kündigungsrelevanten Störung des Arbeitsverhältnisses sein. Die prozessuale Verwertbarkeit der unter Nutzung von KI-Systemen ermittelten Tatsachen steht unter dem Vorbehalt ihrer zulässigen Verarbeitung. Eine rechtswidrige Datenverarbeitung hat nicht per se ein prozessuales Sachvortrags- und Beweisverwertungsverbot zur Folge. Doch lässt sie vermuten, dass das Gericht durch die Berücksichtigung der angebotenen Beweismittel den Eingriff in das Persönlichkeitsrecht der Arbeitnehmer unzulässigerweise perpetuieren bzw. vertiefen würde. Die Vermutung kann vom Arbeitgeber unter Darlegung eines über das bloße Beweisinteresse hinausgehenden Interesses widerlegt werden.

D. Zusammenfassung Das zurückliegende Kapitel hat den Blick auf die rechtlichen Maßstäbe gerichtet, die es beim Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme im Rahmen arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse einzuhalten gilt. Für die Zwecke der weiteren Untersuchung soll Folgendes festgehalten werden: 1. Zentraler Anknüpfungspunkt für die Beurteilung des Einsatzes KI-basierter Entscheidungssysteme ist das Verbot der automatisierten Einzelentscheidung (Art. 22 Abs. 1 DSGVO). Dies betrifft u. a. algorithmisch vermittelte Entscheidungen über die Einstellung (bzw. Ablehnung) von Bewerbern, die Ausübung des Direktionsrechts, den Ausspruch einer Kündigung sowie die Erteilung von Arbeitszeugnissen. Der Einsatz eines Entscheidungssystems ist nur gestattet, wenn die automatisierte Entscheidung für den Abschluss oder die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich ist. Ein solcher Ausnahmefall kann im Rahmen eines Bewerbungsverfahrens auftreten, wenn sich der Arbeitgeber außergewöhnlich hohen oder konstant sehr hohen Bewerberzahlen gegenübersieht. Gleiches gilt für die Ausübung des Direktionsrechts, wenn das unternehmerische Ziel überhaupt nur unter Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme erreicht werden kann. 1227 Danach kann der Arbeitgeber dem Gesuch des Arbeitnehmers, unrechtmäßig erhobene (verarbeitete) Daten zu löschen (Art. 17 Abs. 1 lit. d DSGVO), unter Hinweis darauf entgegentreten, dass deren Verarbeitung (Speicherung, Verwendung etc.) zur Geltendmachung, Ausübung und Verteidigung von Rechtsansprüchen erforderlich ist. 1228 Betz, RdA 2018, 100, 110; Frank/Heine, BB 2021, 884, 885.

334

3. Teil: Zulässigkeit algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen

2. Die Zulässigkeit einer der Entscheidung in der Sache (Einstellung, Weisung, Kündigung etc.) vorangehenden automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten (Vor-Entscheidung) bemisst sich im Ausgangspunkt nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG. Eine automatisierte Vor-Entscheidung ist danach u. a. zulässig, wenn sie für die Entscheidung über die Begründung eines Beschäftigungsverhältnisses oder für dessen Durchführung oder Beendigung erforderlich ist. Die Entscheidungsvorbereitung darf weder eine umfassende optische bzw. digitale Überwachung nahezu aller wesentlichen Arbeitsschritte zum Gegenstand haben noch darf sie die selbstbestimmte Lebensführung des Arbeitnehmers kategorisch in Frage stellen. 3. Wird eine Entscheidung in der Sache unter Nutzung algorithmischer Systeme vorbereitet, hat der Arbeitgeber zusätzlich die nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO einsetzende Ausschließlichkeit zu entkräften. Hierzu hat er sicherzustellen, dass ein menschlicher Entscheidungsträger die Vor-Entscheidung in eine eigene Entscheidung überführt. Ob dies gelingt, hängt davon ab, inwieweit der Arbeitgeber durch Einführung und Einsatz des algorithmischen Systems den Eindruck erweckt, dass er der hierdurch generierten Vor-Entscheidung bereits Entscheidungsreife zumisst. 4. Die automatisierte Datenverarbeitung ist dann nicht mehr allein an den Maßstäben des § 26 BDSG auszurichten, wenn sie für den Beschäftigten selbst rechtliche Wirkung entfaltet oder ihn ähnlich erheblich beeinträchtigt. Eine solch erhebliche Vor-Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO ist sowohl in der Leistung- und Eignungsbeurteilung des Arbeitnehmers als auch in der Durchführung diskriminierender Auswahlverfahren zu erkennen.

Vierter Teil

Praktische Durchsetzung Das Schutzkonzept aus DSGVO und BDSG soll nicht bloß dogmatischer Anspruch sein, sondern auch Eingang in die Rechtswirklichkeit finden. Dieses Kapitel will deshalb ermessen, unter welchen Rahmenbedingungen es gelingt, den dargestellten Schutzbestimmungen im Einzelfall zur Durchsetzung zu verhelfen. Hierzu soll zunächst das spezifische Bedürfnis nach einem effektiven Aushebelungsschutz konturiert werden (A.). Im Anschluss widmet sich die Untersuchung den verschiedenen Möglichkeiten der individuellen Rechtsdurchsetzung (B.). Da diese Sicherungsinstrumente jedoch, wie im Einzelnen zu zeigen sein wird, das zentrale Risiko der Ausschließlichkeit nicht erfassen, sollen flankierend hierzu die Beteiligungsrechte des Betriebsrats bei der Implementierung von KI-Systemen und der Absicherung algorithmisch durchdrungener Entscheidungsprozesse beleuchtet werden (C.). Dabei soll mit Blick auf die auch hiernach bestehenden Schutzlücken für die Etablierung eines „neuen“ Beteiligungsrechts im Umgang mit algorithmischen VorEntscheidungen gestritten werden (D.).

A. Absicherungsbedürfnis I. Problemfelder Ergeht eine erhebliche Entscheidung in der Sache (Einstellung, Beförderung, Kündigung etc.) unter Rückgriff auf algorithmische Systeme, werden nach den vorstehenden Maßstäben im Wesentlichen vier Problemfelder beschritten: Im Vorfeld der Entscheidungsfindung besteht erstens das Risiko der Unverhältnismäßigkeit der Datenverarbeitung. Der Arbeitgeber könnte geneigt sein, über das enge Korsett des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG hinwegzusehen, um bspw. im Wege umfassender Verhaltens- und Leistungsauswertungen die Produktivität seines Betriebes zu steigern. Will der Arbeitgeber an die Ergebnisse automatisierter Verarbeitungsvorgänge konkrete Entscheidungen anknüpfen, hat er zweitens das Risiko der Ausschließlichkeit in den Blick zu nehmen. Er hat zu gewährleisten, dass ein menschlicher Entscheidungsträger die syntaktisch vermittelte Vor-Entscheidung in eine eigene Entscheidung überführt. Angesichts des hiermit verbundenen Ressourcenaufwands wird der Arbeitgeber drittens prüfen, ob eine ausschließlich automatisierte Entscheidung nicht ausnahmsweise für den Abschluss oder die Erfüllung des Arbeits-

336

4. Teil: Praktische Durchsetzung

vertrages erforderlich ist. Es ist dies das Risiko des Ausnahmefalls, wonach der Arbeitnehmer in den Fällen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO eine vollständig algorithmisierte Entscheidung in Abkehr vom grundsätzlichen Verbot zu dulden hat. In diesem Fall wird viertens das Risiko der Mindestrechte virulent. Danach ist der Arbeitnehmer zwar selbst in Fällen ausnahmsweise zulässiger automatisierter Entscheidungen nicht gänzlich schutzlos gestellt. Der Schutz gegenüber einer algorithmisierten Fremdbestimmung erschöpft sich allerdings in den Mindestrechten des Art. 22 Abs. 3 DSGVO.

II. Gefahr der Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO Die entscheidende Weichenstellung für das dem Arbeitnehmer zuteil werdende Schutzniveau gegenüber einer algorithmischen Fremdbestimmung materialisiert sich im Umgang mit dem Risiko der Ausschließlichkeit.1 Nicht nur entscheidet die Beurteilung der Ausschließlichkeit darüber, ob der Arbeitgeber sich überhaupt des Risikos des Ausnahmefalls anzunehmen hat – oder ob er die Automatisierung der betrieblichen Entscheidungsprozesse ohne Berücksichtigung der engen Vorgaben des Art. 22 Abs. 2 DSGVO voranzutreiben berechtigt ist. Das Merkmal der Ausschließlichkeit bestimmt auch darüber, ob sich der Schutzgehalt des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ausnahmsweise auf das Sicherungsarsenal des Art. 22 Abs. 3 DSGVO reduziert. Der Zuschnitt auf das Merkmal der Ausschließlichkeit ist dabei keineswegs bloß von akademischem Interesse. Der Arbeitnehmer hat ein elementares Interesse daran, unter verständiger Würdigung des Einzelfalls „fair“2 behandelt zu werden. Es widerstrebt seinem Selbstverständnis, als bloß syntaktische Größe „wahrgenommen“ zu werden, um hiernach von einem ahnungslosen Mitarbeiter ohne das geringste Verständnis für die soziale Wirklichkeit von Aufgaben abgezogen, versetzt, abgemahnt oder gekündigt zu werden. Welche Gewähr aber bietet Art. 22 DSGVO, dass der Arbeitnehmer vor einer algorithmischen Fremdbestimmung effektiv geschützt wird? Was verschafft ihm Gewissheit, dass der Arbeitgeber es versteht, den Versprechungen, die Verfahren wie People Analytics umgeben, standzuhalten und algorithmisch vermittelte Empfehlungen in verständige Auswahlentscheidungen zu überführen? Wie kann der Bewerber sicherstellen, dass eine Einstellungsentscheidung nicht doch von einem algorithmischen Prozess derart durchdrungen wird, dass sie bei Lichte betrachtet „ausschließlich“ auf eine automatisierte Datenverarbeitung zurückgeht (und damit nur unter den Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO zulässig wäre)?

1 2

Vgl. schon unter 3. Teil, C.IV.1. S. nochmals ErwG. 71, S. 6.

A. Absicherungsbedürfnis

337

Sämtliche dieser Einschätzungen obliegen – vorbehaltlich einer etwaigen späteren gerichtlichen Klärung – (zunächst) dem Arbeitgeber als Normadressaten.3 Mehr noch: Allein er verfügt überhaupt über diejenigen Informationen, die eine abschließende Klärung über das Bestehen eines ausschließlich automatisierten Entscheidungsprozesses erlauben. Dem Arbeitnehmer hingegen ist die Einsicht in die Beurteilung der Ausschließlichkeit naturgemäß verwehrt. Zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer herrscht mit anderen Worten ein im Wesen des Art. 22 Abs. 1 DSGVO angelegtes Missverhältnis betreffend die informationellen Voraussetzungen der Einhaltung seiner Vorgaben. Dies vorausgeschickt bedarf es keiner ausufernden Phantasie, sich das typische Interesse des um eine stärkere Algorithmisierung seiner betrieblichen Entscheidungsstrukturen bemühten Arbeitgebers vor Augen zu führen. Man wird ihm keine diabolische Motivation unterstellen müssen, wenn man davon ausgeht, dass er tendenziell zu einem positiven Urteil über die Zulässigkeit des Einsatzes eines von ihm präferierten Entscheidungssystems neigen wird. Dabei wird er gewiss argumentative Wege zu beschreiten wissen, um unter Hinweis auf ein mehr oder minder hinreichendes Dazwischentreten den hohen Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit (vorgeblich) zu genügen.4 Das angesprochene Missverhältnis wird dadurch potenziert, dass es der Arbeitgeber ist, der durch Einführung des Entscheidungssystems Tatsachen schafft:5 Wird das System unter Hinweis auf seine Erforderlichkeit (Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO) eingesetzt, sieht sich der Arbeitnehmer ohne weitere Mitwirkungs- oder Zwischenakte zunächst einmal auf das geringere Schutzniveau des Art. 22 Abs. 3 DSGVO verwiesen. Er kann sich dem Risiko der algorithmischen Fremdbestimmung, anders gesagt, erst im Nachhinein erwehren. Doch selbst wenn man diese Risikoverlagerung unter Ordnungsgesichtspunkten als geboten erachten wollte, wird man kaum umhinkommen, auch hier6 das prinzipielle Ungleichgewicht zwischen Arbeitnehmer und Arbeitgeber zu würdigen: Der Arbeitnehmer hat der unternehmerischen Entscheidung seines Arbeitgebers auf eigenes persönliches Risiko entgegenzutreten. Fordert er das gesetzliche Schutzniveau des Art. 22 Abs. 1 DSGVO ein, würde er sich bestenfalls unbeliebt machen. Ebenso aber dürfte er Grund zu der Annahme haben, sich der Gefahr weitergehender Sanktionen auszusetzen (Versetzung, Nichtberücksichtigung bei Auswahlrunden etc.). Es würde daher nicht überraschen, wenn er aus Gründen seines eigenen beruflichen Fortkommens die Einschätzung des Arbeitgebers zur Überwindung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO typi3 Vgl. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 17 m. w. N. Hieran ändert auch die zwingend durchzuführende Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 Abs. 3 lit. a DSGVO nichts, da diese ihrem Wortlaut nach eine automatisierte Entscheidung i. S. d. Art. 22 DSGVO gerade voraussetzt; zutr. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 35 Rn. 29; s. aber SHS/Karg, Datenschutzrecht, Art. 35 DSGVO Rn. 37: „Teil der Zulässigkeit“. 4 Vgl. Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 131. 5 Zur Beteiligung des Betriebsrats noch unter C. 6 Vgl. die Erwägungen unter 3. Teil, B.I.5.b)bb)(2)(c).

338

4. Teil: Praktische Durchsetzung

scherweise nicht anzweifeln, geschweige denn zum Gegenstand eines arbeitsgerichtlichen Verfahrens machen wird.7 Ein unangefochtener Umgang des Arbeitgebers mit dem Risiko der Ausschließlichkeit, so ist vor diesem Hintergrund zu konstatieren, könnte zum Einfallstor für einen in der Rechtswirklichkeit nachsichtigen Arbeitnehmerschutz avancieren und das Verbot der automatisierten Einzelentscheidung somit de facto aushebeln.8

B. Individualrechtliche Absicherung Die DSGVO, so lässt sich mit Blick auf das weitreichende Instrumentarium verfügbarer Rechtsbehelfe annehmen, scheint die Bedenken hinsichtlich einer Aushebelung der Anforderungen an den Einsatz algorithmisierter Entscheidungssysteme im Grundsatz zu teilen. Immerhin versucht sie, die Rechtsposition des Arbeitnehmers durch die Gewährung vorbeugender (I.) als auch nachsorgender (II. – IV.) Sicherungsinstrumente spezifisch aufzuwerten. Ob und inwieweit ihr dies mit Blick auf eine drohende algorithmische Fremdbestimmung des Arbeitnehmers gelingt, soll die nachfolgende Analyse zeigen.

I. Vorab-Informationspflicht gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO 1. Vorbemerkung Auf den ersten Blick scheint es naheliegend, das beschriebene informationelle Gefälle in Fragen der Ausschließlichkeit dadurch auszugleichen, dass der Arbeitgeber den Arbeitnehmer obligatorisch über seinen Umgang mit algorithmisch vermittelten Vor-Entscheidungen aufzuklären hat. Es wäre etwa denkbar, den Arbeitgeber zur Erläuterung, respektive Begründung der Entscheidung in der Sache anzuhalten. Würde der Arbeitgeber hierdurch zur Information über sein Dazwischentreten verpflichtet, so ließe sich annehmen, hätte der Arbeitnehmer (ggf. unter Hinzuziehung externen Sachverstands) wenig Mühe einzuschätzen, ob der Arbeitgeber eine syntaktisch vermittelte Entscheidungsempfehlung in eine eigene Entscheidung übersetzt hat. Diese rechtspolitische Erwägung findet insofern Anklang, als der Verordnungsgeber eine besondere Gefahr darin erkennt, dass der Einzelne in Unkenntnis darüber 7 Ein anderes Machtgeflecht ließe sich ggf. im Nachgang einer automatisierten Kündigung erdenken. Doch auch hier ist es vorstellbar, dass der Arbeitnehmer in der Aussicht auf ein „gutes“ Arbeitszeugnis gehemmt sein kann, auf die Unzulässigkeit der Kündigung nach Maßgabe des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu bestehen. 8 Vgl. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 32.

B. Individualrechtliche Absicherung

339

bleibt, dass eine ihn persönlich betreffende automatisierte Entscheidung ergeht.9 Um eine „faire und transparente Verarbeitung zu gewährleisten“, ist der Arbeitgeber daher gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO verpflichtet, den Arbeitnehmer bereits zum Zeitpunkt der Datenerhebung über das „Bestehen“10 (das „Ob“11) einer automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling gemäß „Artikel 22 Absätze 1 und 4“ zu informieren.12 Darüber hinaus13 hat er dem Arbeitnehmer „– zumindest in diesen Fällen – aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer derartigen Verarbeitung“ bereitzustellen (das „Wie“14). Der Arbeitnehmer soll hierdurch in die Lage versetzt werden, die Gründe für eine automatisierte Entscheidung nachzuvollziehen.15 Inwieweit dieses Regelungsanliegen die dargestellten Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung zu eliminieren vermag, offenbart sich erst durch eine nähere Betrachtung der Vorschrift. 2. Bestehen einer automatisierten Entscheidung a) Beschränkung auf Fälle des erheblichen Profiling Welcher Stellenwert der Vorab-Informationspflicht beizumessen ist, bestimmt sich zunächst danach, in welchen Fällen der Arbeitgeber zu einer Aufklärung des Arbeitnehmers überhaupt verpflichtet ist. Konkret stellt sich mit Blick auf den pauschalen Verweis auf „automatisierte Entscheidungen einschließlich Profiling“ die Frage, ob der Arbeitgeber dem Arbeitnehmer auch dann Auskunft über die „involvierte Logik“ zu erteilen hat, wenn die Datenverarbeitung bloß im Vorfeld einer Personalentscheidung stattfindet, ohne dass dieses Profiling selbst den Tatbestand des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfüllt. 9

Vgl. ErwG 60, S. 1: „Existenz eines Verarbeitungsvorgangs“. Zum Zeitpunkt der Datenerhebung wird eine automatisierte Entscheidung denknotwendig noch nicht „bestehen“, sodass der Begriff des „Bestehens“ dahingehend zu verstehen ist, dass der Verantwortliche über eine „angestrebte“, d. h. bevorstehende, automatisierte Entscheidung zu informieren hat; dazu SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16; krit. Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 113. 11 Martini, Blackbox Algorithmus, 178 ff. 12 Vorausgesetzt die personenbezogenen Daten werden bei der betroffenen Person selbst erhoben. Für den Fall, dass die Daten nicht bei der betroffenen Person erhoben werden, folgt die Verpflichtung aus Art. 14 Abs. 2 lit. h DSGVO. Die Informationspflicht des Arbeitgebers korrespondiert mit dem Auskunftsrecht des Arbeitnehmers gemäß Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO (hierzu noch unter B.II.5.d)). 13 Die Informationspflicht gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO tritt ihrerseits „zusätzlich“ zu den allgemeinen Informationspflichten nach Art. 13 Abs. 1 DSGVO. Diese sollen an dieser Stelle nicht näher behandelt werden; es wird auf die Darstellung bei Däubler, Gläserne Belegschafen, § 10, verwiesen. 14 Martini, Blackbox Algorithmus, 181 ff. 15 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 28; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 54. 10

340

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Beispiel: Arbeitgeber A setzt ein algorithmisches Verfahren ein, das unter Auswertung der Personaldatenbank den „geeignetsten“ Kandidaten für eine Beförderung vorschlagen soll. Würde A diesbezüglich zur Darlegung der „involvierten Logik“ verpflichtet, könnte der Arbeitnehmer Grund für die Annahme haben, dass A es versteht, die algorithmische VorEntscheidung nachzuvollziehen und sie in eine verständige eigene Entscheidung zu überführen.

Diese Frage wird teilweise bejaht.16 Dabei wird unter Hinweis auf den tatbestandlichen Einschub „zumindest in diesen Fällen“ vertreten, dass die Informationspflicht betreffend des „Ob“ einer automatisierten Verarbeitung auch auf Fälle außerhalb des Anwendungsbereichs von Art. 22 DSGVO zu erstrecken sei.17 Diese Auslegung sieht sich darin bestätigt, dass auch der Verordnungsgeber eine Informationspflicht über das „Wie“, die „involvierte Logik“, „zumindest in Fällen, in denen die Verarbeitung auf Profiling beruht“, annimmt.18 Die im verfügenden Teil der DSGVO enthaltene Parenthese („zumindest in diesen Fällen“) – so ließe sich hiernach annehmen – wäre andernfalls ohne eigenen Regelungsgehalt, würde die Informationspflicht betreffend das „Ob“ der Verarbeitung nicht weitere (über „diese“ hinausgehende) Fälle der automatisierten Datenverarbeitung erfassen als die Informationspflicht betreffend das „Wie“.19 So sehr eine Information über die algorithmisch vermittelte Analyse persönlicher Aspekte, einschließlich der „involvierten Logik“, aus Sicht des Arbeitnehmers auch wünschenswert erscheint, so ungeeignet erweist sich Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO als Anknüpfungspunkt für eine solche Forderung.20 Insbesondere ist einzuwenden, dass die Regelung ihrem Wortlaut nach davon ausgeht, dass eine ausschließlich automatisierte Entscheidung „einschließlich Profiling“ ergeht.21 Die Informationspflicht bezieht sich auf das Profiling, wie der Einschub „gemäß Artikel 22 Absätze 1 und 4“ verdeutlicht, mit anderen Worten nur insofern, wie das Profiling im Einzelfall selbst an den Maßstäben des Art. 22 DSGVO zu messen ist.22 Im Übrigen ist anzumerken, 16

Jaspers/Jacquemain, RDV 2019, 232, 234; vgl. die entsprechenden Vorschläge zur Ergänzung der DSGVO bei Roßnagel/Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern, 70, 123, 125 f. 17 So Kühling/Buchner/Bäcker, DSGVO/BDSG, Art. 13 Rn. 52 f.; dem folgend Gola/ Franck, DSGVO, Art. 13 Rn. 27; SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16; Ehmann/Selmayr/Knyrim, DSGVO, Art. 13 Rn. 64; Sydow/Ingold, DSGVO Art. 13 Rn. 20; Taeger/Gabel/Mester, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 13 Rn. 27; Klar, BB 2019, 2243, 2251; offen Hennemann, ZUM 2017, 544, 547. 18 Vgl. ErwG 63, S. 3, der – obgleich im Zusammenhang mit Art. 15 DSGVO stehend („Auskunftsrecht“) – hier nicht minder von Bedeutung ist. 19 Vgl. auch Martini, Blackbox Algorithmus, 183. 20 Das schließt nicht aus, dass der Arbeitnehmer über das „Ob“ der Datenverarbeitung schon nach Art. 13 Abs. 1 DSGVO zu informieren ist. 21 Martini, Blackbox Algorithmus, 178. 22 Wie hier Martini, Blackbox Algorithmus, 178; Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 24; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 268; Sesing, MMR 2021, 288, 289; wohl auch Laue/Kremer, Datenschutzrecht, § 3 Rn. 14; unklar Kamlah, in: Plath, DSGVO,

B. Individualrechtliche Absicherung

341

dass sich der Einschub „zumindest in diesen Fällen“ grammatikalisch nicht nur auf den vorausgehenden Begriff des „Profiling“, sondern ohne Mühe ebenso auf die gesamte Wendung der „automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling“ beziehen lässt.23 Ein weiterer gewichtiger Einwand gegen eine Ausweitung24 der Informationspflicht auf Fälle des „einfachen“ Profiling betrifft ihre potentiellen Rechtsfolgen. Ein Verstoß gegen die Informationspflicht ist bußgeldbewehrt (Art. 83 Abs. 5 lit. b DSGVO).25 Würde man den Arbeitgeber tatsächlich abhängig von „Art und Ausmaß der verarbeiteten Daten, der Methode der Verarbeitung oder aus dem Gewicht der Entscheidung […], die durch das Profiling vorbereitet wird“,26 zur Mitteilung verpflichten wollen,27 bestünden durchgreifende Bedenken an der Vereinbarkeit der Bußgeldandrohung mit dem verfassungsrechtlichen Bestimmtheitsgebot (Art. 49 Abs. 1 S. 1 GRCh; Art. 103 Abs. 2 GG).28 Erwägungen, die darauf abzielen, die Informationspflicht betreffend die „involvierte Logik“ auf Fälle des Profiling außerhalb des Anwendungsbereichs von Art. 22 DSGVO zu erstrecken, sind demgemäß abzulehnen.29 Der Arbeitgeber ließe sich mit Art. 13 Rn. 27: Profiling nur in den Fällen des Art. 22, andernfalls Informationspflicht „weniger zwingend“. 23 Was auch im Vergleich mit der weitergehenden englischen Sprachfassung („at least in those cases“) deutlich wird, ausf. Martini, Blackbox Algorithmus, 184 (dort Fn. 87, 91) (Hervorhebungen durch Verf.). Wenn Götz, Personalmanagement, 149, überdies darauf hinweist, dass die Information betreffend das „Wie“ in Fällen einer „Verarbeitung“ bestehe, bestätigt das nur das hiesige Verständnis der „Entscheidung“ als „Verarbeitung“. 24 Dasselbe ist Überlegungen betreffend eine analoge Anwendung von Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO entgegenzuhalten; vgl. Jaspers/Jacquemain, RDV 2019, 232, 234: „unter teleologischen Gesichtspunkten zwingend“. Eine analoge Anwendung hat im Übrigen auch deshalb auszuscheiden, weil sich der europäische Gesetzgeber gerade dazu entschied, an der vom Parlament vorgeschlagenen vorbehaltlosen Informationspflicht des Art. 14 Abs. 1 lit. gb ParlE („aussagekräftige Informationen über die Logik einer automatisierten Datenverarbeitung“) nicht festzuhalten; zu diesem Aspekt schon Lorentz, Profiling, 236. 25 S. hierzu noch unter B.IV.1.b). 26 Kühling/Buchner/Bäcker, DSGVO/BDSG, Art. 13 Rn. 53; ähnlich Sesing, MMR 2021, 288, 290: „ungeschriebene Informationspflichten“; krit. Taeger/Gabel/Mester, DSGVO/ BDSG/TTDSG, Art. 13 Rn. 28: keine Abgrenzung möglich. 27 Vgl. die Erwägungen de lege ferenda bei Martini, Blackbox Algorithmus, 178 ff., 185 ff. 28 Martini, Blackbox Algorithmus, 183 f.; i. Erg. auch Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 282. 29 Vgl. die Überlegungen von Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 844 ff., den Verantwortlichen de lege ferenda unabhängig vom Bestehen einer automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO dazu anzuhalten, jedweder Entscheidung („regardless of whether the decisions are solely (as opposed to predominantly) automated or produce legal or other significant effects“) sog. kontrafaktische Erläuterungen („contrafactual explanations“) folgen zu lassen. Danach müsste einem durch den Personalleiter abgelehnten Bewerber, nachdem dieser infolge einer mittels Microsoft Excel erstellten Rangliste betreffend die Abschlussnoten anderen Kandidaten unterlag (kein Fall des Art. 22 Abs. 1 DSGVO), etwa mitgeteilt werden: „Leider müssen wir Ihnen mitteilen, dass wir uns für eine andere Kandidatin

342

4. Teil: Praktische Durchsetzung

der Artikel 29-Datenschutzgruppe allenfalls zu „einer guten Praxis“ ermuntern, die Informationen gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO auch in Fällen automatisierter Datenverarbeitungen, in denen „die Definition in Artikel 22 Absatz 1“ nicht erfüllt wird, freiwillig30 zur Verfügung zu stellen.31 Eine Pflicht zur Information über das Profiling sowie die „involvierte Logik“ aus Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO besteht im Beispiel demnach erst, wenn A die algorithmisch vermittelte Beförderungsempfehlung nicht hinreichend zur Disposition stellt und das Profiling somit in eine Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO übergeht.

b) Verweis auf Art. 22 Abs. 1 und 4 DSGVO Obgleich der Verweis auf Art. 22 Abs. 1 und 4 DSGVO damit eine wichtige tatbestandliche Weichenstellung vornimmt, wirft er an anderer Stelle grundlegende Fragen nach der Reichweite der Informationspflicht auf. Schließlich wird der Arbeitgeber vernünftigerweise überhaupt nur dann auf ein KI-System, etwa zur automatisierten Weisungserteilung, zurückgreifen, wenn er von dessen ausnahmsweisen Zulässigkeit überzeugt ist. Diese Überlegung führt zu der Frage, aus welchem Grund der Normtext nicht auf Art. 22 Abs. 2 DSGVO, sondern auf die Verbotssätze „Artikel 22 Absätze 1 und 4“ verweist. So ließe sich erwägen, dass die Informationspflicht realiter überhaupt nur dann aktuell wird, wenn die Zulässigkeit der automatisierten Entscheidung nach Maßgabe des Art. 22 Abs. 2 DSGVO sichergestellt ist.32 Schließlich ist eine automatisierte Entscheidung in den Fällen der Art. 22 Abs. 1 bzw. 4 DSGVO ohnehin unzulässig, sodass mit ihr keinerlei „Auswirkungen“ für den Arbeitnehmer verbunden sind.33 Der Verweis auf Art. 22 Abs. 1 und 4 DSGVO sensibilisiert freilich dafür, dass es unter teleologischen Gesichtspunkten nicht darauf ankommen kann, ob die automatisierte Entscheidung im Einzelfall den Ausnahmetatbeständen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO gerecht wird.34 Im Gegenteil: Der betroffene Arbeitnehmer muss zum Zwecke der Wahrnehmung seiner schutzwürdigen Interessen, namentlich Art. 22 Abs. 1 DSGVO, gerade (auch) in denjenigen Fällen über eine automatisierte Entscheidung in Kenntnis gesetzt werden, in denen (möglicherweise) kein Ausnah-

entschieden haben, die aufgrund ihrer Abschlussnote (9,1 Punkte) dem Qualifikationsprofil an die Stelle noch treffender entspricht als Ihre Bewerbung (8,5 Punkte).“ 30 Vgl. auch SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 18. 31 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 27. 32 So etwa Kühling/Buchner/Bäcker, DSGVO/BDSG, Art. 13 Rn. 52; GSSV/Veil, DSGVO, Art. 13 – 14, Rn. 118. 33 GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 118; Wieder, DSRITB 2018, 505, 511 f.; vgl. auch Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 116. 34 Mit Blick auf Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO ebenso Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 95.

B. Individualrechtliche Absicherung

343

metatbestand vorliegt.35 Eine Information über eine beabsichtigte automatisierte Entscheidung „erübrigt“ sich gerade nicht.36 Das liegt auf der Hand: Ergeht eine im Einzelfall nicht von der Regelung des Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO umfasste Weisung und kommt der Arbeitnehmer dieser nicht nach (weil er seine Interessen nicht gewürdigt sieht), könnte der Arbeitgeber hierin gleichwohl eine Pflichtverletzung erkennen, die ihn zum Ausspruch einer Abmahnung oder Kündigung veranlasst. Eine Information darüber, dass eine automatisierte Weisung erging, könnte für den Vortrag des Arbeitnehmers im Kündigungsschutzprozess von erheblicher Bedeutung sein.

So mag die Rechtswirklichkeit zwar dahin gehen, dass der Arbeitgeber wohl kaum über das Bestehen einer automatisierten Weisung aufklären wird, die er nicht selbst für ausnahmsweise zulässig befindet. Die Regelung des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO erfordert ausweislich ihres Wortlauts (sowie der Bußgeldandrohung) jedoch genau dieses. Die Informationspflicht schafft mit anderen Worten so die Voraussetzungen, damit der Arbeitnehmer gerade auch das Risiko des Ausnahmefalls zum Gegenstand einer (ggf. externen) Prüfung machen kann. 3. Aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik Doch auch auf Rechtsfolgenseite besteht, wiederum nicht zuletzt wegen der Bußgeldbewehrung, Klärungsbedarf darüber, welche Informationen der Arbeitgeber dem Arbeitnehmer konkret mitzuteilen hat.37 Nach Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO ist der Arbeitgeber angehalten, dem Arbeitnehmer „aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik“ zur Verfügung zu stellen. Die DSGVO weicht damit von Art. 12 lit. a Spstr. 3 DSRL (§ 6a Abs. 3 BDSG a. F.) ab, wonach dem Arbeitnehmer noch ein Anspruch auf Auskunft über den „logischen Aufbau“ der automatisierten Verarbeitung zustand.38 Zwar mögen die Begriffe der „involvierten Logik“ und des „logischen Aufbaus“ sprachliche Verwandtschaften aufweisen. Doch fragt sich spätestens mit Blick auf die Anforderung an ihre „aussagekräftige“ („meaningful“) Darstellung, wie weit die Offenbarungspflicht des Arbeitgebers über die involvierten algorithmischen Verfahren reicht. Konkret: Ist der Arbeitgeber im Fall einer auto35 Es handelt sich damit nicht um einen „Redaktionsfehler“; so aber Wieder, DSRITB 2018, 505, 511 f.; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 118. 36 Wie hier Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 116; entgegen GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 118: „mangels eines Verweises auf Art. 22 Abs. 2“; so auch Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 13 Rn. 26. Wie Lorentz, Profiling, 234 (dort Fn. 409), zutreffend anmerkt, müsste der Arbeitgeber andernfalls darauf hinweisen, das Verbot des Art. 22 DSGVO zu umgehen. 37 Zur Form einer solchen Mitteilung ausf. Bräutigam/Schmidt-Wudy, CR 2015, 56, 58 ff. Ob perspektivisch eine Informationsüberflutung droht, der nur unter Nutzung „standardisierter Bildsymbole“ (Art. 12 Abs. 7 S. 1 DSGVO) beizukommen ist, bleibt unterdessen abzuwarten; dazu Martini, Blackbox Algorithmus, 188 f. 38 Entgegen SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16, der verkürzt auf die bloß teilweise übereinstimmende englische Sprachfassung der DSGVO und der DSRL („logic involved“) verweist.

344

4. Teil: Praktische Durchsetzung

matisierten Weisung verpflichtet, dem Arbeitnehmer gar den dahinterstehenden Algorithmus zugänglich zu machen? Erst dessen Mitteilung, so ließe sich erwägen, würde den undurchsichtigen syntaktischen Entscheidungsprozess vollständig aufhellen. a) Ausgangspunkt: „Logik“ Die DSGVO trifft hierzu keine ausdrückliche Anordnung. Mit Blick auf den Wortlaut („Logik“) könnte sich zunächst in der Tat der Eindruck einstellen, dass die Informationspflicht auf die Offenlegung der „Formallogik“ gerichtet ist.39 Gegenstand der Informationspflicht wären, anders gewendet, die formallogischen Grundlagen der automatisierten Entscheidung.40 Die formallogische Aufmachung würde den Arbeitgeber jedoch zu nicht weniger verpflichten, als dem Arbeitnehmer die für die automatisierte Weisung maßgebliche mathematische Berechnungsgrundlage, d. h. die Algorithmus-Formel, zur Verfügung zu stellen.41 b) Spannungsfeld zwischen Geheimnisschutz und Transparenz Das Plädoyer für eine Mitteilung des Algorithmus sieht sich dem Einwand gegenüber, dass durch seine Offenlegung das unternehmerische Interesse an einem Schutz der Geschäftsgeheimnisse unterlaufen werde.42 In den Worten Martinis: „Vor allem kann eine pauschale Pflicht, den Quellcode für Softwareanwendungen zu offenbaren, der Ausbeutung fremder geistiger Leistung den Weg ebnen. Sie liefe Gefahr, den Investitionsaufwand, der sich mit der Entwicklung komplexer Programme verknüpft, ad absurdum zu führen.“43

Diese Wertung sieht sich durch die SCHUFA-Entscheidung des BGH44 bestätigt, wonach die Mitteilung der „Scoreformel, also die abstrakte Methode der Scorewertberechnung“ nicht vom Auskunftsanspruch (i. S. d. § 34 Abs. 4 BDSG a. F.)

39 Vgl. Werkmeister/Brandt, CR 2016, 233, 236: „Berechnungslogik“; Götz, Personalmanagement, 152; ein ähnliches Wortlautverständnis deuten v. Lewinsky/Pohl, ZD 2018, 17, 22, an: „nicht aber die Logik selbst“ (Hervorhebung durch Verf.). 40 Vgl. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 258: „in pure IT terms“. 41 In diese Richtung Laue/Kremer, Datenschutzrecht, § 3 Rn. 15, der es allerdings ebenfalls für „denkbar“ hält, eine allgemeine Erklärung über den Algorithmus, nicht aber diesen selbst mitzuteilen; ders., CR 2018, 560, 563; Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 57: Offenlegung des Algorithmus nach Abwägung im Einzelfall möglicherweise geboten; ebenso SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 17; BeckOK DatenschutzR/Schmidt-Wudy, DSGVO Art. 15 Rn. 78.3 f.; offen Gola/Franck, DSGVO, Art. 13 Rn. 26. 42 Vgl. die Darstellung bei Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 57. 43 Martini, Blackbox Algorithmus, 182. 44 Dazu schon unter 3. Teil, C.IV.2.a)aa)(2)(a).

B. Individualrechtliche Absicherung

345

umfasst werde.45 Die Scoreformel sei nach Ansicht des BGH im Gegenteil dem legitimen unternehmerischen Geheimnisinteresse zuzuordnen: „Zu den […] als Geschäftsgeheimnis geschützten Inhalten der Scoreformel zählen damit die im ersten Schritt in die Scoreformel eingeflossenen allgemeinen Rechengrößen, wie etwa die herangezogenen statistischen Werte, die Gewichtung einzelner Berechnungselemente bei der Ermittlung des Wahrscheinlichkeitswertes und die Bildung etwaiger Vergleichsgruppen als Grundlage der Scorekarten. Das ist angesichts der aufwändigen Entwicklung des Scores, die spezielles Fachwissen voraussetzt, auch nachvollziehbar und folgerichtig. Zudem hängt von dem jeweiligen Verfahren die Aussagekraft der Prognose und damit die Wettbewerbsfähigkeit sowie der Marktwert des Produkts und der Auskunftei selbst ab.“46

Anerkennung findet diese Wertung nicht nur allgemein in der unternehmerischen Freiheit des Arbeitgebers,47 sondern speziell auch in ErwG 63, S. 5, wonach das Informationsrecht des Betroffenen nicht zu einer Beeinträchtigung der Geschäftsgeheimnisse, einschließlich der Rechte des geistigen Eigentums, insbesondere des Urheberrechts, führen dürfe.48 Auf der anderen Seite aber hebt der Verordnungsgeber ebenso hervor, dass der Geheimnisschutz nicht absolut gelte und der betroffenen Person nicht jegliche Auskunft verweigert werden dürfe.49 Der europäische Gesetzgeber erkennt mithin ein Spannungsverhältnis zwischen dem Geheimnisinteresse des Arbeitgebers und dem Informationsinteresse des Arbeitnehmers.50 c) Aussagekräftige Informationen über das Zustandekommen der Entscheidung Um dieses Spannungsverhältnis im Einzelfall aufzulösen, ist danach zu fragen, welche Gestalt die vom Arbeitgeber bereitzustellende Information annehmen muss, um dem Gütesiegel „aussagekräftig“ („meaningful“) zu genügen. Allein eine aussagekräftige Information über das (voraussichtliche) Zustandekommen einer auto45 Klar, BB 2019, 2243, 2251; Gausling, ZD 2019, 335, 340; dies., DSRITB, 2018, 519, 537; Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 13 Rn. 28a; vgl. auch GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 123 ff.; dagegen Auer-Reinsdorff/Conrad/Conrad, Hdb. IT-DSR, § 34 Rn. 654: Entscheidung nicht übertragbar; ebenso BeckOK DatenschutzR/Schmidt-Wudy, DSGVO Art. 15 Rn. 78.3; Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, D. Rn. 744; Schneider, Datenschutz, 152. 46 BGH, Urt. v. 28. 01. 2014 – VI ZR 156/13, BGHZ 200, 38 = MMR 2014, 489, 491 Rn. 27 (m. Anm. Taeger). 47 Ernst, JZ 2017, 1026, 1033. 48 Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, D. Rn. 744. 49 ErwG 63, S. 6; Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 242, zufolge besteht ausweislich des Wortlauts („aussagekräftig“) ein Vorsprung des Informationsinteresses. 50 Taeger/Gabel/Mester, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 13 Rn. 29. Dieses Spannungsverhältnis wird nicht dadurch aufgelöst, dass der Arbeitnehmer arbeitsvertraglich ohnehin zur Vertraulichkeit verpflichtet ist. Die Vertraulichkeitsverpflichtung des Arbeitnehmers besteht in dem Verbot der Informationsweitergabe an Dritte. Dem Geheimhaltungsinteresse des Arbeitgebers geht es aber meist bereits darum, unternehmensinterne Informationen vor dem Zugriff einzelner Mitarbeiter zu bewahren. Vgl. Götz, Personalmanagement, 153, der für den Abschluss von Geheimhaltungsvereinbarungen plädiert.

346

4. Teil: Praktische Durchsetzung

matisierten Entscheidung, so die Zielrichtung der Regelung, setzt den Arbeitnehmer effektiv in die Lage, die Entscheidung nachzuvollziehen, sie ggf. in Frage zu stellen und erforderlichenfalls „anzufechten“ (vgl. Art. 22 Abs. 3 DSGVO).51 Das bedeutet im Umkehrschluss aber auch, dass (bloße) „Informationen über die involvierte Logik“ dem Informationsinteresse des Arbeitnehmers nicht genügen, sofern mit ihnen keine vernehmbare Aussage („aussagekräftig“) verbunden ist.52 Das ist auch naheliegend, vermag doch kaum ein Arbeitnehmer die formallogische Berechnungsformel zu verstehen, geschweige denn ihre Wirkungsweise zu begreifen.53 Die Entscheidung mag sich anhand der Formel zwar formell nachrechnen (bzw. prognostizieren) lassen, ohne damit aber für den durchschnittlichen Arbeitnehmer „nachvollziehbar“ zu sein (vgl. Art. 5 Abs. 1 lit. a Var. 3 DSGVO).54 Die bloße Bereitstellung der „Informationen über die involvierte Logik“, verstanden als die schematische Algorithmus-Formel, beinhaltet für den durchschnittlichen Arbeitnehmer gerade keine „Aussagekraft“ über das Zustandekommen einer automatisierten Entscheidung – kurzum: „Nur deshalb, weil etwas offen zugänglich ist, ist es längst noch nicht verständlich“.55 Der Inhalt der Mitteilung muss daher richtigerweise von der konkreten Berechnungsformel abstrahiert und am Empfängerhorizont ausgerichtet werden.56 Die Information durch den Arbeitgeber erweist sich ferner nur dann als aussagekräftig, wenn, wie die französische Sprachfassung („la logique qui sous-tend leur éventuel traitement automatisé“) nahelegt, die Grundlage der Entscheidung, d. h. das zugrunde liegende Prinzip, auf dem die Berechnung basiert, sichtbar wird.57 Gegenstand der Mitteilung muss demgemäß die Art, Struktur und der Ablauf der Da51

Vgl. Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, D. Rn. 743. Der in der englischen Sprachfassung verwendete Begriff „meaningful“ zeigt im Gegenteil auf, dass eine vollständige Information („completeness“) nicht ausreicht, sondern diese ebenfalls verständlich („comprehensibility“) sein muss; ausf. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 257. 53 Ausf. Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 75, 89 f.; Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 25; Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284. 54 S. GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 128; Wieder, DSRITB 2018, 505, 512; vgl. Sesing, MMR 2021, 288, 291: „Verständlichkeit“. 55 Martini, Blackbox Algorithmus, 181; Wischmeyer, AöR 143 (2018), 1, 52 f.; ähnlich Gola/Franck, DSGVO, Art. 13 Rn. 26; mit Blick auf Art. 12 DSGVO („allgemeinverständlich“) ebenso Kamlah, in: Plath, DSGVO, Art. 13 Rn. 28a; krit. gegenüber einem derartigen „laienverständlichen“ Ansatz BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 56; für das Verwaltungsrecht Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 437 Rn. 503; a. A. BeckOK DatenschutzR/Schmidt-Wudy, DSGVO Art. 15 Rn. 78.3: ohne Kenntnis der Score-Formel kaum möglich, Fehler aufzudecken und zu korrigieren. 56 Schneider, Datenschutz, 152; auch Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284, die eine „Lesbarkeit“ der beabsichtigten Entscheidung einfordern. 57 Ehmann/Selmayr/Ehmann, DSGVO, Art. 15 Rn. 19; auch unter Hinweis auf die niederländische Sprachfassung („nuttige informatie over de onderliggende logica“) Hoeren/ Niehoff, RW 2018, 47, 56. 52

B. Individualrechtliche Absicherung

347

tenverarbeitung sein,58 aus dem hervorgeht, welche „Überlegungen bzw. Kriterien“59 (sprich: Eingangsdaten)60 mit welcher Gewichtung Eingang in das Ergebnis der Datenverarbeitung finden (können61).62 Diese Auslegung erweist sich auch mit Blick auf diejenigen Fälle vorzugswürdig, in denen eine automatisierte Entscheidung auf einem Algorithmus gründet, der sich, wie im Fall autonomer KI-Systeme, im Vorfeld nicht vollständig prognostizieren lässt.63 Die Erfüllung der Informationspflicht würde dem Arbeitgeber bei Lichte betrachtet andernfalls nahezu unmöglich.64 Da die Informationspflicht des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO65 bereits vor der automatisierten Entscheidung zu erfüllen ist, nimmt es der Verordnungsgeber jedoch erkenntlich in Kauf, dass der Arbeitgeber bei der Darstellung der Logik von der letztlich konkret „involvierten Logik“ abstrahiert.66 Dieses Zugeständnis entlässt den Arbeitgeber freilich nicht aus der Verpflichtung, auch in Fällen autonomer Entscheidungssysteme die Methoden der Datenverarbeitung, die entscheidungsrelevanten Kriterien und deren Gewichtung zueinander –

58 SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 54; auch Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 435 Rn. 500. 59 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 28. 60 Vgl. Götz, Personalmanagement, 151. 61 Als ex ante-Informationspflicht kann diese denknotwendig nicht darauf gerichtet sein, welche Kriterien mit welcher Gewichtung Eingang in die konkrete Entscheidung gefunden haben. Es handelt sich hierbei also um eine Pflicht mit prognostischem Inhalt; ausf. Wachter/ Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 80. 62 Klar, BB 2019, 2243, 2251; Martini, Blackbox Algorithmus, 181: „Entscheidungsmechanismen“; vgl. auch Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 15; s. bereits Buchner, Informationelle Selbstbestimmung, 129; abweichend Ernst, JZ 2017, 1026, 1033: lediglich Benennung der Kriterien, nicht aber deren Gewichtung und Bedeutung für Entscheidung; ähnlich Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 79; enger Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 864: Art. 14 ff. DSGVO „aim to offer a generic overview of intended processing activities, which enhances the data subject’s understanding of the scope and purpose of automated decision-making“ (Hervorhebung durch Verf.); krit. Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 75, 89 f., 93 ff., der sich vornehmlich für kollektive Schutzkonzepte ausspricht. 63 Ausf. dazu und zu technischen Möglichkeiten, KI (teilweise) erklärbar zu machen Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 59 f.; ebenso Gausling, ZD 2019, 335, 340; Herdes, DSRITB 2019, 77, 87. 64 Diese Folge wäre kaum mit dem technologieneutralen Regelungsansatz der DSGVO zu vereinbaren, wonach der Schutz natürlicher Personen gerade unabhängig von den verwendeten Techniken bestehen soll, ErwG 15, S. 1; krit. hierzu Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz, 41. 65 S. aber noch zum Auskunftsrecht nach Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO unter B.II.5.d). 66 Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 25; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 13 – 14, Rn. 120.

348

4. Teil: Praktische Durchsetzung

jedenfalls annährungsweise – darzustellen.67 Ist ihm dies aus technischen Gründen in gebotenem Umfang („aussagekräftig“) nicht möglich, muss er konsequenterweise von dem Einsatz der betreffenden Technologie Abstand nehmen.68 Insbesondere wird er hierbei nicht mit dem Einwand gehört, dass die Erteilung der notwendigen Informationen einen unverhältnismäßigen Aufwand erfordern würde (vgl. dagegen Art. 14 Abs. 5 lit. b DSGVO).69 4. Darstellung der Tragweite und Auswirkungen Zuletzt hat der Arbeitgeber den Arbeitnehmer über die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen der automatisierten Verarbeitung zu unterrichten. Die Begriffe der „Tragweite“ und „Auswirkungen“ werden gemeinhin synonym verstanden. Aus dem Umstand, dass die Informationspflicht bereits vor Durchführung der automatisierten Entscheidung zu erfüllen ist, kann überdies geschlossen werden, dass der Gegenstand der Mitteilung nicht nach dem konkreten Ergebnis der geplanten Entscheidung zu bestimmen ist. Die Vorausschau der Auswirkungen kann daher lediglich dahingehen, dem Arbeitnehmer aufzuzeigen, welche Entscheidungsmöglichkeiten bestehen.70 Konkret: Der Arbeitgeber genügt seiner Mitteilungspflicht, wenn er darüber informiert, dass das System künftig rechtsverbindliche Weisungen erteilen soll, und er dabei aufzeigt, 67

Hoeren/Niehoff, RW 2018, 47, 60; wohl auch Hoffmann, NZA 2022, 19, 22; pointiert Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 28, dort Fn. 40: „Komplexität ist keine Entschuldigung“. 68 SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16; i. Erg. auch Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 39; abweichend Gausling, ZD 2019, 335, 340: Informationspflicht nur i. R. d. technisch Möglichen; ähnlich Huff/Götz, NZA-Beilage 2019, 73, 76. Sofern Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 285, in diesem Zusammenhang vor einem naturalistischen Fehlschluss warnen, ist dem an sich zuzustimmen – freilich in umgekehrter Weise: Es wäre widersinnig, davon auszugehen, dass sich der Verordnungsgeber der Begrenztheit technischer Nachvollziehbarkeit von KI-Verfahren widerstandslos fügt und allein dessen normative Absicherung zu betreiben sucht. Im Gegenteil: Man wird – in Abweichung von der marxistischen Lehre – davon auszugehen haben, dass das Bewusstsein des Verordnungsgebers allein normativen Erwägungen folgt, denen sich das Sein (hier: die Anforderungen an die technische Nachvollziehbarkeit) zu fügen hat. Hätte der Verordnungsgeber tatsächlich das allein technisch Mögliche zur Norm erklären wollen, hätte er, wie in ErwG 26, S. 4 geschehen, zum Ausdruck gebracht, dass bei der Beurteilung der Pflicht zur Darstellung der involvierten Logik die zum Zeitpunkt der Verarbeitung verfügbare Technologie und technologische Entwicklungen zu berücksichtigen seien. 69 Die Regelung ist nach hL mangels planwidriger Regelungslücke nicht analogiefähig, s. nur BeckOK DatenschutzR/Schmidt-Wudy, DSGVO Art. 13 Rn. 95. Doch auch im Fall einer Auskunftspflicht nach Art. 14 Abs. 2 lit. g DSGVO wird der Arbeitgeber ausweislich der in Art. 14 Abs. 5 lit. b DSGVO beispielhaft („insbesondere“) genannten Fälle des öffentlichen, wissenschaftlichen, historischen oder statistischen Interesses von dieser nicht frei; ebenso Culik, Beschäftigtendatenschutz, 268. 70 Zum Teil wird in dieser Anforderung auch eine originäre Prüfungspflicht des Verantwortlichen gesehen, s. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 258.

B. Individualrechtliche Absicherung

349

welchen Inhalt die Weisungen aufweisen können: „Hol Produkt A aus Fach B, Reihe 7“; „Wiederhole Handgriff 1“; „Bediene Maschine M“ etc.

Eine „aussagekräftige“ Darstellung der Auswirkungen der automatisierten Entscheidung wird schließlich auch die Information über die dem Arbeitnehmer zustehenden Mindestrechte i. S. d. Art. 22 Abs. 3 DSGVO71 enthalten müssen.72 Wird dieser Auslegung entgegengehalten, die Regelung verweise bloß auf Art. 22 Abs. 1 und 4 DSGVO, nicht aber auf Art. 22 Abs. 3 DSGVO,73 so ist zweierlei zu erwidern: Erstens schließt das in Bezug genommene Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO die Ausnahmeregelungen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO ebenso ein wie die in diesem Fall zwingend zu gewährenden Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO. Noch deutlicher tritt der einheitliche Charakter des Art. 22 DSGVO im Zusammenhang seines Abs. 4 hervor. Die Rückausnahme zu Art. 22 Abs. 1 DSGVO geht gerade von einem Ausnahmefall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO („Entscheidungen nach Absatz 2“) aus, der wiederum nur unter zwingender Gewährung der Mindestrechte gestattet wird. Zweitens folgt die Information über die Mindestrechte bereits aus dem Zweck des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO. Die Informationspflicht besteht gerade deshalb, um eine „faire Verarbeitung“ zu gewährleisten. Eine solche wird nicht nur dadurch sichergestellt, dass der Arbeitnehmer in die Lage versetzt wird, die Gründe für eine automatisierte Entscheidung abstrakt nachzuvollziehen. Er muss vielmehr auch über die Möglichkeit informiert werden, auf die „Fairness“ der Verarbeitung erforderlichenfalls selbst korrigierend Einfluss zu nehmen. Genau diesen Einfluss gewährt ihm Art. 22 Abs. 3 DSGVO. Ein Hinweis auf die Interventionsrechte ist damit teleologisch geboten.74 Das Bestehen der Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO, so wird deutlich, ist demnach als rechtliche „Auswirkung“ der automatisierten Entscheidung von der Informationspflicht umfasst.75 5. Ausschluss der Informationspflicht Die Informationspflicht besteht nur insoweit, wie der Arbeitnehmer noch nicht über die mitzuteilenden Angaben verfügt (Art. 13 Abs. 4 DSGVO).76 Wenn und 71

Hierzu im Einzelnen sogleich. Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 32; wohl auch SHS/Dix, Datenschutzrecht, Art. 13 DSGVO Rn. 16; i. Erg. auch Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 161. 73 So Martini, Blackbox Algorithmus, 187, der eine solche Informationspflicht de lege ferenda fordert; dem folgend Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 282. 74 Ebenso Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 27. Es versteht sich im Übrigen von selbst, dass der Arbeitnehmer hierbei auch auf das Verbot gemäß Art. 22 Abs. 1 DSGVO hinzuweisen ist; a. A. Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 875. 75 Die Mindestrechte bestehen „kraft normativer Verpflichtung“, so Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 41, der eine antragslose Informationspflicht indes aus Art. 12 Abs. 3 DSGVO herleitet; vgl. auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 268. 76 Vgl. Art. 14 Abs. 5 lit. a DSGVO. 72

350

4. Teil: Praktische Durchsetzung

soweit der Arbeitgeber den Arbeitnehmer über das Bestehen einer automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 DSGVO und dessen involvierte Logik in aussagekräftiger Form in Kenntnis gesetzt hat, ist er nicht zu einer weiteren, inhaltsgleichen Mitteilung verpflichtet. Ziel ist es, den Arbeitgeber in Konstellationen zu entlasten, in denen die stets gleiche Art der Datenverarbeitung erfolgt und der Arbeitnehmer hierüber bereits bei der erstmaligen Verarbeitung unterrichtet wurde.77 Sollen etwa typische Weisungen künftig durch ein Entscheidungssystem getroffen werden, hat der Arbeitgeber die betroffenen Arbeitnehmer hierüber zum Zeitpunkt der Datenerhebung zu unterrichten. Kommt er dieser Verpflichtung ordnungsgemäß nach, besteht gegenüber den betreffenden Mitarbeitern keine weitere Informationspflicht aus Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO. Ein anderes gilt selbstverständlich für Beschäftigte anderer Abteilungen sowie neu eingestellte Mitarbeiter. Gegenüber den bereits informierten Mitarbeitern entsteht die Informationspflicht erneut, wenn sich die involvierte Logik oder die Auswirkungen der Entscheidung derart ändern, dass eine andere involvierte Logik Einzug in den Entscheidungsprozess gefunden hat, die zur Verfügung zu stellende Information mithin einen abweichenden Inhalt aufweist. 6. Bewertung So sehr die Vorab-Informationspflicht des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO das Transparenzinteresse des Arbeitnehmers an einer Datenverarbeitung von erheblichem Gewicht an sich würdigt, so wenig wirkungsvoll erweist sie sich als Schutzmechanismus gegenüber einer Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Die Vorschrift ist gerade nicht auf das Risiko der Ausschließlichkeit gerichtet. Die Informationspflicht setzt die (beabsichtige) Ausschließlichkeit der Entscheidung im Gegenteil voraus. Die Information über das Bestehen der automatisierten Entscheidung soll den Arbeitnehmer stattdessen in die Lage versetzen, sich mit dem Umstand, dass eine Entscheidung ausschließlich technisch generiert werden soll, auseinanderzusetzen, um so seine schutzwürdigen Interessen wahrzunehmen.78 Der Vorab-Informationspflicht geht es, richtig besehen, somit allein um das Risiko des Ausnahmefalls sowie um das Risiko der Mindestrechte. Die Information über eine beabsichtigte automatisierte Entscheidung soll den Arbeitnehmer befähigen, deren vermeintlich ausnahmsweise Gestattung einer (ggf. externen) Prüfung zu unterziehen. Ferner will sie ihn in die Lage versetzen, sich seiner Rechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO zu vergewissern, um den Arbeitgeber nachträglich ggf. zu einer Überführung der bloß syntaktisch vermittelten Entscheidung in eine eigene Entscheidung aufzufordern. 77

Vgl. Nink, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien, Art. 13, Rn. 24. Die Vorschrift schützt auch den Arbeitnehmer, denn hierdurch wird eine Informationsflut abgewendet. Eine solche würde ihn ggf. veranlassen, die Informationen gar nicht mehr zur Kenntnis zu nehmen. Damit aber wäre dem Transparenzanliegen kaum gedient; hierzu BeckOK DatenschutzR/Schmidt-Wudy, DSGVO Art. 14 Rn. 96. 78 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 55.

B. Individualrechtliche Absicherung

351

II. Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO 1. Überblick Die Mindestrechte des Art. 22 Abs. 3 DSGVO fungieren als ein besonderes Schutzinstrument gegenüber den Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung. Danach hat der Arbeitgeber „angemessene Maßnahmen“ zu ergreifen, um die Rechte und Freiheiten sowie die berechtigten Interessen des Arbeitnehmers auch für den Fall zu wahren, in denen eine ausschließlich automatisierte Entscheidung gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO (Erforderlichkeit) bzw. lit. c (Einwilligung) ausnahmsweise zulässig ist. Zu diesen Maßnahmen gehören mindestens79 das Recht auf Erwirkung des Eingreifens einer natürlichen Person, das Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts sowie das Recht auf Anfechtung der Entscheidung.80 Der Bestimmung werden gemeinhin zwei Regelungszwecke zugeschrieben. Wie ihr Wortlaut zum Ausdruck bringt („eigener Standpunkt“), dient sie dem Arbeitnehmer zum einen dazu, seine individuelle Perspektive gegenüber einer Entscheidung geltend zu machen, die ausnahmsweise ausschließlich automatisiert getroffen wurde.81 Hierdurch soll ihm die Möglichkeit eröffnet werden, ggf. korrigierend („Anfechtung“) auf die Gestalt der Entscheidung einzuwirken.82 Darüber hinaus will Art. 22 Abs. 3 DSGVO den Betroffenen in die Lage versetzen, die zunächst83 algorithmische Entscheidung in eine nicht bloß syntaktisch vermittelte, d. h. menschliche Entscheidung („Eingreifen“) zurückzuversetzen.84 Paketzustellerfall: Der Arbeitgeber setzt ein Weisungssystem ein, das die Paketzusteller nach Auswertung der aktuellen Auftragslage sowie unter Ortung ihrer Fahrzeuge anweist, Sendungen bei Kunden abzuholen. Der Arbeitgeber muss hierzu Maßnahmen ergriffen haben, die es den Paketzustellern mit Blick auf jede einzelne Weisung ermöglichen, ein Eingreifen des entscheidungsbefugten Teamleiters zu erwirken, den eigenen Standpunkt darzulegen und die Weisungen „anzufechten“.

79

Vgl. Martini, Blackbox Algorithmus, 191: „Grundtatbestand“. Die Mindestrechte sollen für den Fall der Plattformbeschäftigung um spezifische Interventionsrechte ergänzt werden (vgl. Art. 8 des Vorschlags für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen in der Plattformarbeit [COM(2021) 762 final]). Diese umfassen das Recht auf eine Erklärung für jede von einem automatisierten Entscheidungssystem getroffene oder unterstützte Entscheidung und das Recht auf Überprüfung von Entscheidungen, vgl. hierzu Frank/Heine, ZdiW 2022, 335, 340. 81 Vgl. SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 56. 82 Vgl. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 41. 83 Anders dagegen die Beispiele bei GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 93, die eine Einwirkungsmöglichkeit des Betroffenen vor der eigentlichen Entscheidung nahelegen. 84 Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 31. Der Begriff „zurückzusetzen“ ist freilich ungenau, impliziert er doch, dass es sich zunächst um eine menschliche Entscheidung handelt, ehe sie unter Einhaltung des Art. 22 Abs. 2 DSGVO den Charakter einer „ausschließlich“ automatisierten Entscheidung annimmt. Das ist selbstredend nicht der Fall. 80

352

4. Teil: Praktische Durchsetzung

So einleuchtend die Regelung auf den ersten Blick erscheint, wirft sie doch verschiedene Fragen hinsichtlich ihres inhaltlichen Gehalts auf. Die dringendste unter ihnen dürfte lauten, ob der Arbeitnehmer im Paketzustellerfall berechtigt ist, jede ausnahmsweise zulässige automatisierte Weisung nach freiem Belieben in eine menschliche Entscheidung des Arbeitgebers zurückzusetzen. Ein solches Verständnis hätte nicht unerhebliche Konsequenzen für die Überlegungen des Arbeitgebers, seine Entscheidungsstrukturen unter Einsatz entsprechender KI-Systeme zu algorithmisieren. Schließlich wäre er angehalten, anlässlich jeder Weisung vorsorglich einen Menschen vorzuhalten, der auf Verlangen des Arbeitnehmers zur Tat schreitet und die zunächst automatisiert ergangene Entscheidung in eine eigene Entscheidung übersetzt. Dies dürfte die ohnehin begrenzten Algorithmisierungsmöglichkeiten85 nochmals erheblich einengen. Die nachfolgenden Gedanken wollen die Mindestrechte mit Blick auf dieses Spannungsfeld arbeitsrechtlich ausfüllen. Dabei soll – in Ermangelung entgegenstehender Anhaltspunkte im Normtext – davon ausgegangen werden, dass die Rechte des Art. 22 Abs. 3 DSGVO unabhängig voneinander bestehen.86 Der Arbeitnehmer hat sein Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts also etwa nicht notwendigerweise zusammen mit seinem Recht auf Erwirkung eines menschlichen Eingreifens auszuüben. 2. Recht auf menschliches Eingreifen In seiner ersten Variante benennt Art. 22 Abs. 3 DSGVO das Recht auf Erwirkung des Eingreifens einer natürlichen Person.87 Aus seiner Voranstellung heraus lässt sich ablesen, dass es sich hierbei um das „wichtigste Element“ der Mindestrechte handelt.88 Der Arbeitnehmer hat demnach einen Anspruch darauf, dass sich ein menschlicher Entscheidungsträger in Ansehung der den Arbeitnehmer individuell betreffenden Umstände mit dem Entscheidungsgegenstand befasst.89 Dieser erneute Blick auf die zunächst bloß syntaktisch vermittelte Entscheidung muss dabei mit der effektiven Möglichkeit einhergehen, die ursprüngliche Entscheidung zu revidieren.90 Dies ist nur möglich, wenn der vom Arbeitgeber vorzuhaltende Entscheidungsträger über eine entsprechende Entscheidungsbefugnis verfügt und die Einwände des Arbeitnehmers ergebnisoffen zu berücksichtigen vermag.91 Ein Anspruch auf Änderung 85

Vgl. unter 3. Teil, B. Ebenso Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 873 f. 87 Ein „Eingreifen“ durch ein automatisiertes System, mag diesem perspektivisch auch der Charakter der „elektronischen Person“ zuteilwerden, ist daher unzureichend; SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 59. 88 So Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 30. 89 Vgl. Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 41. 90 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 59. 91 Die Erwägungen entsprechen damit im Ausgangspunkt denen, die die Entkräftung der Ausschließlichkeit begleiten (vgl. oben 3. Teil, C.IV.1.). Der Unterschied besteht darin, dass in 86

B. Individualrechtliche Absicherung

353

der ursprünglich automatisierten Entscheidung erwächst dem Arbeitnehmer hieraus hingegen nicht.92 Bringt Z im Paketzustellerfall vor, ihn plagten Rückenschmerzen und er könne die ihm zugewiesene Abholung der schweren Paketsendungen beim Industriebetrieb I am heutigen Tage nicht durchführen, hat der Teamleiter diesen Einwand auf Verlangen des P bei einer erneuten Entscheidungsfindung zu berücksichtigen. Einen Anspruch auf Erteilung einer inhaltlich abweichenden Weisung hat P allerdings nicht.

Im Anschluss an die eingangs angestellten Bedenken gegenüber einer vorbehaltlosen Inanspruchnahme der Mindestrechte wird ferner vorgebracht, dass der Betroffene sein Recht auf ein menschliches Eingreifen nur aus „berechtigten Gründen“ wahrnehmen könne.93 Andernfalls stünde ihm die Möglichkeit zu, von automatisierten Entscheidungen generell verschont zu bleiben. Dies aber würde erkenntlich der gesetzlichen Anerkennung der Ausnahmefälle entgegenlaufen, würde die Entscheidungszuständigkeit in diesen Konstellationen – anders als von Art. 22 Abs. 2 DSGVO intendiert – ohne Weiteres stets auf einen Menschen zurückspringen. Das würde letztlich jedoch nicht nur der Wertung des Art. 22 Abs. 2 DSGVO, sondern auch der des Art. 22 Abs. 3 DSGVO widersprechen, der eine automatisierte Entscheidung im Ausnahmefall ja ebenso gerade zu ermöglichen sucht.94 Unter welchen Bedingungen im Einzelfall von „berechtigten Gründen“ auszugehen ist,95 lässt sich indes erst mit Blick auf die übrigen Betroffenenrechte des Art. 22 Abs. 3 DSGVO ermessen.

hiesigen Fällen eine ausschließlich automatisierte Entscheidung gerade ausnahmsweise erlaubt sein soll. Es darf daher kein ebenso strenger Maßstab an die Annahme eines „Eingreifens“ zu stellen sein wie an die Entkräftung der Ausschließlichkeit, würde andernfalls das Regelungssystem des Art. 22 DSGVO konterkariert. Kurzum: Dass der Entscheidungsträger von der automatisierten Entscheidung nur in besonderen Ausnahmefällen abweicht, sich ansonsten von der syntaktischen Entscheidungsgrundlage leiten lässt, stört die Annahme eines „Eingreifens“ nicht. 92 WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 44. 93 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 39a (auch zum Folgenden); in diese Richtung auch Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2493: Beschränkung auf Fälle, in denen dem Begehren des Betroffenen nicht vollständig Folge geleistet worden sei; a. A. offenbar Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 107. 94 Ähnlich Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme, 29 f., die hierdurch das Regel-Ausnahme-Verhältnis ausgehebelt sehen. Gleichwohl weisen sie auf das „strukturelle Problem“ hin, dass dem Betroffenen oftmals eine tiefere Einsicht in den Entscheidungsmechanismus fehle. Wolle man den Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 3 DSGVO teleologisch reduzieren, müsse der Betroffene im Vorfeld (Art. 13 Abs. 2 lit. g DSGVO) in die Lage versetzt worden sein, atypische Fälle zu identifizieren. 95 Vgl. zur verwaltungsrechtlichen Entscheidungsfindung § 24 Abs. 1 S. 3 VwVfG, wonach bei Einsatz automatisierter Verfahren nur „für den Einzelfall bedeutsame tatsächliche Angaben zu berücksichtigen“ sind, d. h., dass „nicht jedweder individuelle Vortrag zu einer Aussteuerung und Einzelfallprüfung führen muss“, BT-Drs. 18/8434, S. 122.

354

4. Teil: Praktische Durchsetzung

3. Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts Damit es zu einem effektiven „Eingreifen“ kommt, wird der Arbeitnehmer zunächst seine individuellen Einwände gegenüber der automatisierten Entscheidung zum Ausdruck bringen wollen. Diesem Bedürfnis Rechnung tragend verleiht Art. 22 Abs. 3 Var. 2 DSGVO dem Arbeitnehmer das Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts. Hierdurch soll es ihm ermöglicht werden, die zunächst algorithmische Entscheidungsfindung um die ihn individuell betreffenden Umstände anzureichern. Es geht, anders gewendet, darum, die bloß schematische Entscheidungsgrundlage in einen individuellen Fall zu überführen: Der Arbeitnehmer soll mit seinen persönlichen Einwänden gehört werden.96 Die Darlegung des eigenen Standpunkts setzt voraus, dass der Arbeitnehmer tatsächlich über einen „Standpunkt“ verfügt, der den Arbeitgeber ggf. zu einer von der ursprünglichen Entscheidung abweichenden Einschätzung veranlasst. Bringt der Arbeitnehmer dagegen schon keine individuellen Einwände gegen die automatisierte Entscheidung vor, besteht kein „eigener Standpunkt“, der vom Arbeitgeber anzuhören und im Rahmen einer erneuten Entscheidungsfindung zu berücksichtigen wäre. In Ermangelung eines vorgebrachten Standpunkts ist der Arbeitgeber daher nicht verpflichtet, die algorithmische Entscheidung von sich aus – gewissermaßen „von Amts wegen“ – einer nochmaligen Prüfung unter weitergehender Ermittlung einzelfallbezogener Sachverhaltsumstände zu unterziehen.97 4. Recht auf Anfechtung der Entscheidung Diese einschränkende Lesart kann jedoch nicht darüber hinwegtäuschen, dass der Arbeitnehmer realistischerweise immer einen mehr oder minder berechtigten Grund finden wird, der ihn zur Darlegung eines Standpunkts veranlassen dürfte. Aus Sicht des um die Automatisierung seiner Entscheidungsstrukturen bemühten Arbeitgebers spielt es daher eine entscheidende Rolle, „angemessene Maßnahmen“ zu ergreifen, die einen effizienten Umgang mit dem mitgeteilten Standpunkt versprechen. Die nachfolgenden Gedanken möchten dieses Bedürfnis zum Anlass nehmen, das Recht des Arbeitnehmers zur Anfechtung der automatisierten Entscheidung gemäß Art. 22 Abs. 3 Var. 3 DSGVO auch mit Blick auf die Interessen des Arbeitgebers sachgerecht auszuprägen. a) Keine Gleichsetzung mit Recht auf menschliches Eingreifen Die Überlegungen sollen bei der teilweise vertretenen Ansicht ansetzen, wonach das Anfechtungsrecht des Art. 22 Abs. 3 Var. 3 DSGVO inhaltlich lediglich eine 96 Vgl. Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 71: „Recht auf Gehör“; Kaminsky, Berk. T. L. J. 34 (2019), 189, 198: „an opportunity to be heard“. 97 Ebenso SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 60.

B. Individualrechtliche Absicherung

355

Wiederholung des Eingriffsrechts (Var. 1) darstelle.98 Jedenfalls sei – so die allgemeine, zutreffende Auffassung – das Anfechtungsrecht nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO nicht mit dem Anfechtungsrecht gemäß §§ 119 ff. BGB oder § 42 VwGO gleichzusetzen.99 Das Anfechtungsrecht vermittle dem Betroffenen kein Recht, die ursprüngliche Entscheidung einseitig aufzuheben noch einen Anspruch auf eine anders lautende Entscheidung, sondern lediglich einen Anspruch auf eine inhaltliche Neubewertung der ursprünglichen Entscheidung.100 Sieht man den Inhalt des Anfechtungsrechts hiernach darin, dass die automatisierte Entscheidung auf Verlangen des Arbeitnehmers durch den Arbeitgeber „selbst“ noch einmal überprüft werde,101 liegt in der Tat die Schlussfolgerung nahe, dass sich das Anfechtungsrecht vom Recht auf Erwirkung eines menschlichen Eingreifens nicht wesentlich unterscheidet. Zwingend ist diese Auslegung allerdings nicht. Das Anfechtungsrecht stellt – anders als das Eingriffsrecht des Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO – gerade keinen Bezug zu einer „natürlichen Person“ her. Während das „Eingreifen“ dem Wortlaut nach nur von einer natürlichen Person ausgehen kann, schweigt das Anfechtungsrecht darüber, wie die inhaltliche Neubefassung unter Berücksichtigung der individuellen Umstände konkret auszugestalten ist. Das wiederum erlaubt die Annahme, dass die Ausgestaltung des Anfechtungsrechts im Organisationsermessen des Arbeitgebers steht.102 b) Vorschlag: Vorrangige algorithmisierte Abhilfemöglichkeit Es ist vor diesem Hintergrund somit denkbar, dass der Arbeitnehmer sein Anfechtungsrecht zunächst gegenüber demselben Entscheidungssystem ausübt, das zuvor die automatisierte Entscheidung getroffen hat.103 Das Entscheidungssystem könnte dem Arbeitnehmer dabei eine Liste potentieller „Anfechtungsgründe“ 98 Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284; Taeger/Gabel/Taeger, DSGVO/BDSG/ TTDSG, Art. 22 Rn. 70; GSSV/Veil, DS-GVO, Art. 22, Rn. 96; s. auch Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 108: „Hand in Hand“ mit Art. 22 Abs. 3 Var. 2 DSGVO. 99 BeckOK DatenschutzR/v. Lewinsky, DSGVO Art. 22 Rn. 50. 100 Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 39c; vgl. auch Auernhammer/Herbst, DSGVO, Art. 22 Rn. 20. Es ist im Übrigen mit dem typischerweise am Fortbestand des Arbeitsverhältnisses ausgerichteten Arbeitnehmerinteresse nicht vereinbar, würde in dessen Anfechtungsrecht ein Sonderkündigungsrecht erblickt werden; s. aber Sydow/Helfrich, DSGVO Art. 22 Rn. 73. 101 So Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 31; Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 108 f.; vgl. für das Verwaltungsverfahren (dort freilich i. R. d. ursprünglichen Entscheidungsfindung) Stelkens/Bonk/Sachs/Kallerhoff/Fellenberg, VwVfG § 24 Rn. 57e; krit. v. Harbou, JZ 2020, 340, 343. 102 Vgl. Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 108. 103 Ebenso Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 873; vgl. Paal/Pauly/ Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 39b, i. Erg. aber abl.; a. A. Hoffmann, Profilbildung, 156; WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 47; für das Verwaltungsverfahren Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 479 Rn. 553; dies., DÖV 2021, 566, 576.

356

4. Teil: Praktische Durchsetzung

(„Standpunkte“) zur Verfügung stellen, aus denen der Arbeitnehmer eine Auswahl treffen kann. Dabei dürfte es sich aus Gründen der Effektivität empfehlen, die vorformulierten Anfechtungsoptionen an denjenigen entscheidungsrelevanten Umständen auszurichten, die im Hinblick auf die betreffende Entscheidung typischerweise auftreten. Im Paketzustellerfall könnte das Weisungssystem bspw. (1) körperliche Beschwerden, (2) logistische Hindernisse (betreffend Fahrzeug, Verkehrslage etc.), (3) konkurrierende Kundenwünsche oder (4) individuelle Absprachen als „Anfechtungsgründe“ zur Auswahl stellen.

Unter Berücksichtigung des so eingegangenen „Standpunkts“ könnte sich das Entscheidungssystem sodann zunächst selbst um eine Abhilfe „bemühen“.104 Erforderlichenfalls würde das KI-System also erneut eine ausschließlich automatisierte Entscheidung treffen.105 Im Paketzustellerfall könnte also möglicherweise nunmehr U mit der Abholung der Sendungen bei I beauftragt werden. Auch U stehen dann die Rechte nach Art. 22 Abs. 3 DSGVO zu.

Unterbleibt eine Abhilfe durch das KI-System, oder bleibt sie hinter den Notwendigkeiten des Einzelfalls, etwa in Notfällen, zurück,106 muss dem Arbeitnehmer sodann gemäß Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO ein Gesprächskanal zur Verfügung gestellt werden, um seine individuellen Umstände einer entscheidungsbefugten natürlichen Person zu unterbreiten und deren Eingreifen zu erwirken. Ein Gesprächskanal könnte bspw. dadurch eingerichtet werden, dass dem Arbeitnehmer eine Telefonnummer oder ein Internetlink zu einem Beschwerdeverfahren zur Verfügung gestellt wird. Dabei könnten im Vorfeld Fristen für die Überprüfung der Entscheidung und namentlich genannte Kontaktpersonen vereinbart werden.107 aa) Wirksamkeit der bisherigen Entscheidung Übt das Entscheidungssystem das Direktionsrecht im Wege der algorithmisierten Abhilfe erneut aus und trifft es unter Berücksichtigung der dargelegten Anfechtungsgründe eine „neue“ Weisung, wird die ursprüngliche Weisung insofern ersetzt, 104 In diese Richtung auch Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 55. „Adressat“ des Standpunkts muss demnach nicht zwingend eine natürliche Person sein; insofern entgegen Giesen, RW 2018, 431, 443. 105 Der gegenüber – ein Fall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vorausgesetzt – streng genommen wiederum sämtliche Mindestrechte bestehen würden; s. Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 873. Richtigerweise wird man dem Arbeitgeber einen solchen „Anfechtungszirkel“ (Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284) unter Abwendung eines menschlichen Eingreifens nicht zugestehen können. Allerdings dürfte ein solcher mit Blick auf den einsetzenden Schwebezustand auch gar nicht seinem Interesse entsprechen (hierzu sogleich). 106 Insbesondere, weil sich die Umstände des Einzelfalls nicht den vorformulierten Anfechtungsgründen zuordnen lassen. 107 Vgl. Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 37.

B. Individualrechtliche Absicherung

357

wie sich die neue Weisung von ihr unterscheidet.108 Rechtsverbindlich ist die Weisung in ihrem jeweiligen „neuen“ Gewand. Insofern unterscheidet es sich nicht, würde der Teamleiter seine ursprüngliche Weisung, um 15 Uhr eine Sendung bei I abzuholen, dahingehend korrigieren, um 15 Uhr eine Sendung bei K abzuholen.

Der Arbeitnehmer muss der dann ursprünglichen Weisung nicht nachkommen. Während dies für eine unbillige, und damit ohnehin unwirksame,109 Weisung auf der Hand liegt, hat die erneute Ausübung des Direktionsrechts für eine zunächst billige Weisung konstitutiven Charakter.110 Wie aber ist zu entscheiden, wenn der Arbeitnehmer im Nachgang der algorithmischen Abhilfe zusätzlich ein „Eingreifen“ einer natürlichen Person einfordert? Dieses Problem würde immer dann virulent werden, wenn die Inanspruchnahme des Eingriffsrechts und die tatsächliche Intervention zeitlich (erheblich) auseinanderfielen. Hielte man die „neue“ (tatsächlich der Billigkeit entsprechende) algorithmisierte Weisung ungeachtet des Verlangens eines Eingreifens für wirksam und käme der Arbeitnehmer ihr in der Zwischenzeit nicht nach, beginge er eine Pflichtverletzung. Angesichts des arbeitgeberseitigen Sanktionsarsenals (Abmahnung, Kündigung) würde damit das Risiko der (Un-)Billigkeit – entgegen der Auffassung des BAG111 – auf den Arbeitnehmer abgewälzt. Der Unterschied zum Fall der traditionell menschlichen Weisung112 besteht freilich darin, dass die algorithmisch vermittelte Weisung aufgrund ihres bloß syntaktischen Charakters die Umstände des Einzelfalls schon prinzipiell nicht zu würdigen vermag, das Risiko der Unbilligkeit mithin deutlich höher ausfällt. Dieses Risiko aber soll gerade durch das Eingriffsrecht gemäß Art. 22 Abs. 3 Var. 1 DSGVO aufgewogen werden. Damit sich dieser Rechtsbehelf insgeheim nicht zum Nachteil des Arbeitnehmers auswirkt, darf der bisherigen (ggf. abgeänderten) Weisung mit Inanspruchnahme des Eingriffsrechts keine Wirkung mehr zukommen. Vorstellbar ist, dass das Entscheidungssystem in Ausübung des Direktionsrechts mit dem Verlangen eines Eingreifens einen „Haltebefehl“113 („Die Weisung wird zurückgenommen.“) ausspricht und damit die 108 Alternativ ließe sich erwägen, dass die ursprüngliche Weisung unter der auflösenden (Potestativ-)Bedingung ergeht, dass der Arbeitnehmer im Wege seines Anfechtungsrechts eine „neue“ Weisung erwirkt. Die mit diesem Schwebezustand einhergehenden Rechtsunsicherheiten dürften indes selbst für den Arbeitnehmer kaum erstrebenswert sein: Bis zu welchem Zeitpunkt dürfte er etwa die Wirksamkeit der ursprünglichen Weisung „zu Fall bringen“? Vorzugswürdig ist daher die Annahme, dass die ursprüngliche Weisung (zunächst) bedingungslos wirksam ist. 109 Vgl. schon 2. Teil, Fn. 121. 110 Dies sollte dem Arbeitnehmer deutlich mitgeteilt werden, wie Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 202, insofern zutr. anmerkt. 111 Vgl. BAG, Beschl. v. 14. 06. 2017 – 10 AZR 330/16, AP GewO § 106 Nr. 36 = NZA 2017, 1185, 1194 Rn. 81, s. schon 2. Teil, Fn. 121. 112 Vgl. hierzu Schwarze, JA 2018, 305, 306 f.; Preis/Rupprecht, NZA 2017, 1353, 1356. 113 Man denke an die Arbeitsanweisung, ein Projekt auf „hold“ zu setzen.

358

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Wirkung der Weisung aufhebt.114 Der Arbeitnehmer muss der Weisung mit Verlangen eines Eingreifens dann nicht mehr nachkommen, ehe eine finale menschliche Entscheidung über den betreffenden Inhalt ergeht. bb) Vorzüge eines vorrangigen algorithmisierten Anfechtungsverfahrens Der vorgeschlagene Mechanismus eines vorrangigen algorithmisierten Anfechtungsverfahrens würde sicherstellen, dass der Arbeitgeber nur für diejenigen Fälle einen menschlichen Entscheidungsträger vorzuhalten hätte, in denen eine Abhilfe nicht schon auf automatisiertem Wege zu erlangen ist. Hierdurch würde gewährleistet, dass die gesetzgeberische Wertentscheidung zu Gunsten einer ausnahmsweisen Gestattung automatisierter Entscheidungssysteme weitgehend zur Geltung kommt. Der Arbeitgeber müsste demnach nicht in jedem Fall einer algorithmisierten Weisung damit rechnen, dass der Arbeitnehmer einen menschlichen Entscheidungsträger anruft. Durch die hier vorgeschlagene „Rationalisierung“ des Anfechtungsrechts würde nicht nur das Regel-Ausnahme-Verhältnis des Art. 22 DSGVO bestätigt. Vielmehr würde auch ein Instrument etabliert, um die „Rechte und Freiheiten sowie die berechtigten Interessen“ der Arbeitnehmer wirksam zu schützen. Die Möglichkeit einer vorrangigen algorithmisierten Abhilfe würde schließlich nicht unerhebliche (ökonomische) Anreize für den Arbeitgeber schaffen, möglichst viele potentielle Anfechtungsgründe der Arbeitnehmer im Vorfeld zu antizipieren. Vollzieht der Arbeitgeber die Arbeitnehmerinteressen im Detail nach (und wird die „Anfechtungsebene“ des Systems demgemäß ausgestaltet), kann er unproduktiven Zwischenphasen vorbeugen, in denen der Arbeitnehmer nach hiesigem Verständnis andernfalls auf ein finales menschliches Eingreifen zu warten hätte.115 Dabei wäre der Anreiz zu einer vorausschauenden Ausgestaltung den Interessen der Arbeitnehmer auf zweierlei Weise zuträglich: Zum einen würden ihre typischen Belange bereits zu einem frühen Zeitpunkt der Implementierung technischer Entscheidungssysteme Berücksichtigung finden. Damit besteht die Möglichkeit, dass sie selbst Eingang in die Gestaltung der algorithmischen Entscheidungslogik finden. Hinzu kommt, dass die Vorformulierung potentieller Anfechtungsgründe es dem Arbeitnehmer erleichtern würde, seinen Standpunkt zu prüfen und effektiv darzulegen (Var. 2).116 Hierdurch könnte es ihm erleichtert werden, einen berechtigten Grund zu entwickeln, um ein Eingreifen zu erwirken.117

114 Ähnlich Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 202, der sich dafür ausspricht, dass das System „sofort nach jeder Remonstration die angegriffene Weisung automatisch zuru¨ cknimmt“; dagegen Staudinger/Rieble, BGB § 315 Rn. 43. 115 Vgl. nochmals Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung, Rn. 202. 116 Das Anfechtungsrecht nimmt mit SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 61, mithin eine „Vorstufe“ für die Darlegung des Standpunkts ein.

B. Individualrechtliche Absicherung

359

5. Recht auf Erläuterung der automatisierten Entscheidung Über die ausdrücklich genannten Mindestrechte hinaus wird vielfach betont, eine effektive Anfechtung setze voraus, dass der Betroffene nicht nur um die (ihm ggf. vor längerer Zeit mitgeteilte) abstrakte Entscheidungslogik (Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO), sondern auch um die konkreten Gründe wisse, die das System zu seiner Entscheidung bewogen haben.118 Exemplarisch die Artikel 29-Datenschutzgruppe: „Die betroffene Person kann eine Entscheidung nur anfechten bzw. ihren Standpunkt nur darlegen, wenn ihr vollkommen klar ist, wie und auf welcher Grundlage die Entscheidung zustande gekommen ist.“119

Davon abgesehen könnte bereits das Zurverfügungstehen eines Rechts auf Erläuterung der Entscheidung (sog. „right to explanation“)120 Vertrauen in den Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme schaffen.121 Der Arbeitnehmer hätte schließlich jederzeit die Möglichkeit einzusehen, „woran es gelegen hat“.122 Überhaupt ließe sich erwägen, dass der Arbeitgeber, hätte er auf Verlangen des Arbeitnehmers die Gründe einer Entscheidung darzustellen, nur solche Systeme einsetzt, deren konkrete Funktionsweise, einschließlich der Entscheidungskriterien, er selbst nachvollziehen kann. a) Rechtsgrundlage: Arbeitsvertrag i. V. m. § 241 Abs. 2 BGB Ein Recht auf Darlegung der Entscheidungsgründe könnte sich – unabhängig von den Vorgaben der DSGVO – bereits aus dem Arbeitsvertrag ergeben. Hiernach ist jede Partei zur Rücksichtnahme auf die Rechte, Rechtsgüter und Interessen des anderen Teils verpflichtet (§ 241 Abs. 2 BGB).123 Der Arbeitgeber ist danach gehalten, die im Zusammenhang mit dem Arbeitsverhältnis stehenden Interessen des Arbeitnehmers so zu wahren, wie dies unter Berücksichtigung der Interessen und

117

Der Einwand, die (teilweise) Automatisierung des Anfechtungsrechts werde den Anforderungen des Schutzrechts nicht gerecht, ist damit zurückzuweisen; so aber Paal/Pauly/ Martini, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 39b. 118 Gola/Franck, DSGVO, Art. 15 Rn. 19; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 42; ebenso Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2494; Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 93 f.; allgemein zur Erleichterung der Fremdkontrolle Wischmeyer, AöR 143 (2018), 1, 57. 119 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 30. 120 Goodman/Flaxman, AI Magazine 2017, 50, 55 f.; krit. zu diesem Begriff Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 112 f. 121 Eingehend Wischmeyer, AöR 143 (2018), 1, 58 f. 122 Vgl. noch BT-Drs. 16/1029, S. 13. 123 Allgemein BAG, Urt. v. 28. 09. 2016 – 5 AZR 224/16, AP BGB § 615 Nr. 150 = NZA 2017, 124, 127 Rn. 37; Urt. v. 19. 11. 2015 – 2 AZR 217/15, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 75 = NZA 2016, 540, 543 Rn. 36.

360

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Belange beider Vertragspartner nach Treu und Glauben verlangt werden kann.124 So ist zwar jede Partei für die Wahrnehmung ihrer Interessen grundsätzlich selbst verantwortlich.125 Drohen dem Arbeitnehmer jedoch Rechtsnachteile, kann der Arbeitgeber aus dem Arbeitsvertrag verpflichtet sein, den Arbeitnehmer auf bestimmte Umstände hinzuweisen und entsprechende Informationen zu erteilen.126 Ob den Arbeitgeber ausnahmsweise Hinweis- und Informationspflichten treffen, ist an den Umständen des Einzelfalls auszurichten, die Eingang in eine umfassende Interessenabwägung zu finden haben.127 Vor diesem Hintergrund ließe sich zwar erwägen, dass eine Pflicht des Arbeitgebers zur Erläuterung einer ausschließlich automatisiert ergangenen Entscheidung den Arbeitnehmer vor Rechtsnachteilen schützen könnte. Immerhin würde ihm eine Erläuterung der Entscheidung erlauben, seine Aussichten abzuschätzen, unter Wahrnehmung seiner Rechte aus Art. 22 Abs. 3 DSGVO auf die Entscheidung korrigierend einzuwirken. Doch müsste ein Recht auf Erläuterung hiernach unter Berücksichtigung des Einzelfalls stets neu ausgefochten werden. Dass sich die Arbeitsgerichte einem Plädoyer für ein generelles, von den Umständen des Einzelfalls unabhängiges Recht auf Erläuterung einer ausschließlich automatisiert ergangenen Entscheidung auf Grundlage einer arbeitsvertraglichen Nebenpflicht anschlössen, dürfte indes zu bezweifeln sein.128 b) Rechtsgrundlage: § 84 Abs. 1 S. 1, Abs. 2 Alt. 1 BetrVG Ein Recht auf Erläuterung könnte sich ferner aus dem betriebsverfassungsrechtlichen Beschwerderecht gemäß § 84 Abs. 1 S. 1, Abs. 2 Alt. 1 BetrVG ergeben.129 Danach ist der Arbeitnehmer berechtigt, sich beim Arbeitgeber zu be124 BAG, Urt. v. 15. 10. 2013 – 3 AZR 10/12, AP BetrAVG § 1b Nr. 18 = NZA-RR 2014, 87, 90 Rn. 48. 125 BAG, Urt. v. 25. 04. 2018 – 2 AZR 493/17, AP KSchG 1969 § 5 Nr. 20 = NZA 2018, 1157, 1160 Rn. 36. 126 BAG, Urt. v. 21. 12. 2017 – 8 AZR 853/16, AP BGB § 611 Haftung des Arbeitgebers Nr. 46 = NZA 2018, 708, 710 Rn. 32. 127 BAG, Urt. v. 15. 11. 2016 – 3 AZR 582/15, AP BetrAVG § 1 Beamtenversorgung Nr. 31 = NZA 2017, 1058, 1068 Rn. 86. 128 Diese Wertung entspricht der (umstrittenen) Ansicht, wonach selbst der gekündigte Arbeitnehmer außerhalb der § 22 Abs. 3 BBG, § 17 Abs. 2 S. 2 MuSchG sowie § 626 Abs. 2 S. 3 BGB, § 1 KSchG Abs. 3 S. 1 Hs. 2 KSchG keinen Anspruch auf Mitteilung der Kündigungsgründe hat; s. BAG, Urt. v. 21. 02. 2001 – 2 AZR 15/00, AP BGB § 242 Kündigung Nr. 12 = NZA 2001, 883; LKB/Krause, KSchG § 1 Rn. 247: nur bei tariflicher oder einzelvertraglicher Vereinbarung; ebenso ErfK/Oetker, KSchG § 1 Rn. 66; ErfK/Müller-Glöge, BGB § 620 Rn. 68; a. A. s. nur APS/Preis, D. Rn. 26: vertragliche Nebenpflicht. 129 Daneben ließe sich auch an das Anhörungs- und Erörterungsrecht aus § 82 BetrVG denken. Hiernach hat der Arbeitnehmer das Recht, in sämtlichen ihn betreffenden, betrieblichen Angelegenheiten von seinem Vorgesetzten gehört zu werden (§ 82 Abs. 1 S. 1 BetrVG). Dieser hat auf das Anliegen indes nur einzugehen; s. Fitting, BetrVG § 82 Rn. 4. Ein Recht auf Erläuterung steht ihm nur bezüglich des Arbeitsentgelts zu (§ 82 Abs. 2 S. 1 BetrVG).

B. Individualrechtliche Absicherung

361

schweren, wenn er sich von diesem benachteiligt, ungerecht behandelt oder in sonstiger Weise beeinträchtigt fühlt.130 Beispiel:131 Ein Mitarbeiter der Postfiliale könnte sich bspw. ungerecht behandelt fühlen, weil er vom Weisungssystem zur Übernahme eines Schalterplatzes eingeteilt wird, obgleich er als einziger Mitarbeiter noch keine Arbeitspause eingelegt hat.

Die Beschwerde ist vom Arbeitgeber zu prüfen und zu bescheiden (§ 84 Abs. 2 BetrVG). Hilft er ihr nicht ab, hat er seine Entscheidung zu begründen.132 Dem Arbeitnehmer könnte auf diese Weise also mittelbar das Recht zukommen, dass die seiner Beschwerde zugrunde liegende (im Beispiel: automatisierte) Weisung näher erläutert wird. Voraussetzung ist allerdings, dass der Arbeitgeber seine Beschwerde für unberechtigt hält und ihr deshalb keine Abhilfe verschafft.133 Ein Recht auf Erläuterung einer automatisierten Weisung, unabhängig von ihrer Berechtigung im Einzelfall, steht dem Arbeitnehmer hiernach nicht zu. c) Rechtsgrundlage: Art. 22 Abs. 3 DSGVO i. V. m. ErwG 71, S. 4 Anders könnte möglicherweise mit Blick auf die Wertungen des Art. 22 Abs. 3 DSGVO i. V. m. ErwG 71, S. 4 zu entscheiden sein. Danach wären dem Arbeitnehmer – in Fortführung von § 6a Abs. 2 Nr. 2 BDSG a. F. – auf dessen Verlangen die „wesentlichen Gründe“ der automatisierten Entscheidung mitzuteilen und zu erläutern. Eine entsprechende Anordnung kennt Art. 22 Abs. 3 DSGVO zwar nicht.134 Im korrespondierenden ErwG 71, S. 4 hat der Verordnungsgeber seine Auffassung indes dahingehend präzisiert, dass „[i]n jedem Fall […] eine solche Verarbeitung mit angemessenen Garantien verbunden sein [sollte], einschließlich der spezifischen Unterrichtung der betroffenen Person und des Anspruchs […] auf Erläuterung der nach einer entsprechenden Bewertung getroffenen Entscheidung […].“135

Wortgetreu fordert auch die Artikel 29-Datenschutzgruppe, dass von den „angemessenen Garantien“ des Art. 22 Abs. 3 DSGVO „in jedem Fall“ auch ein Anspruch auf Erläuterung der Entscheidung umfasst sei.136 ErwG 71, S. 4 – obgleich seinerseits nicht bindend – erhelle insofern über die notwendigen Schutzmecha-

130

Zum subjektiven Maßstab s. Fitting, BetrVG § 84 Rn. 4. Nach BAG, Beschl. v. 22. 11. 2005 – 1 ABR 50/04, AP BetrVG 1972 § 85 Rn. 2 = NZA 2006, 803. 132 Fitting, BetrVG § 84 Rn. 16; Richardi/Thüsing, BetrVG § 84 Rn. 21 m. w. N. 133 ErfK/Kania, BetrVG § 84 Rn. 7. 134 Eingehend Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 79 f. 135 Hervorhebung durch Verf. 136 Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 30. 131

362

4. Teil: Praktische Durchsetzung

nismen, wozu auch das Recht auf Erläuterung zähle.137 Hieraus sowie aus dem Erfordernis einer „spezifischen Unterrichtung“ folge, dass dem Betroffenen die wesentlichen Gründe der Entscheidung sowie deren Auswirkungen näher zu erläutern seien.138 So sehr ein verbindliches Recht auf Erläuterung der die automatisierte Entscheidung tragenden Gründe – nicht zuletzt aus Gründen der Fremdkontrolle – begrüßenswert wäre,139 so wenig überzeugt allerdings seine Verankerung in Art. 22 Abs. 3 DSGVO. Die Differenz im Wortlaut gegenüber ErwG 71, S. 4 ist unüberbrückbar. Ein verbindliches Recht auf Erläuterung lässt sich nicht in den verbindlichen Teil der DSGVO hineinlesen, ohne dabei die Wortlautgrenze des Art. 22 Abs. 3 DSGVO zu überschreiten.140 Insbesondere vermag der Hinweis auf das Anfechtungsrecht141 die Begründung eines Erläuterungsrechts nicht zu rechtfertigen. Zwar dürfte es die Ausübung des Anfechtungsrechts spürbar erleichtern, wenn der Arbeitnehmer um die maßgeblichen Entscheidungsgründe weiß.142 Allerdings ist ihre Erläuterung für die Ausübung des Anfechtungsrechts nicht derart zwingend, dass über den eindeutigen,143 ein „Erläuterungsrecht“ – im Gegensatz zum korrespondierenden ErwG – aussparenden Wortlaut des Art. 22 Abs. 3 DSGVO hinweggegangen werden kann.144 Der Arbeitnehmer kann sein Anfechtungsrecht nach dem oben entworfenen algorithmisierten Anfechtungsverfahren auch ohne die vorherige Erläuterung der wesentlichen Entscheidungsgründe ausüben.145

137

Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 255; ebenso Ehmann/Selmayr/Hladjk, DSGVO, Art. 22 Rn. 15; unklar Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen, 57: im „Regelfall“. 138 SHS/Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 57 (dort auch Fn. 154). 139 Hiergegen aber Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284 ff. 140 Ebenso Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 80; Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 75, 89; Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 281; a. A. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 253. 141 Vgl. Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 93: „a right of ex post explanation of automated decisions is implicit in the right ,to contest’ a decision“ (Hervorhebung im Original); ebenso Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 114: „The right to contest a decision is intimately linked to the substance of the decision and it would be an empty shell if the data subject was faced merely with a final decision without any reasons“. 142 Hieran grds. zweifelnd Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 255. 143 Sofern Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 115, an dieser Stelle Unklarheiten („ambiguity“) identifiziert, resultiert diese Einsicht nicht aus dem Wortlaut des Art. 22 Abs. 3 DSGVO, sondern aus dem Versuch, das Erläuterungsrecht auf eine Gesamtschau der Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. g, Art. 15 Abs. 1 lit. h i. V. m. Art. 22 Abs. 3 i. V. m. ErwG 71 zu stützen. 144 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 81, zeigen unter Hinweis auf die Gesetzesgenese, dass hierbei kaum von einem Redaktionsfehler ausgegangen werden kann. 145 Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 874.

B. Individualrechtliche Absicherung

363

Man mag diese enge Auslegung als formalistisch kritisieren.146 Doch ist diesem Einwand – erneut – unter Verweis auf die drohenden Konsequenzen eines Verstoßes gegen Art. 22 Abs. 3 DSGVO entgegenzutreten.147 Ein Verstoß gegen die Mindestrechte ist bußgeldbewehrt (Art. 83 Abs. 5 lit. b DSGVO). Die Ahndung eines Verstoßes setzt nach allgemeinen Grundsätzen voraus, dass aus dem maßgeblichen Normtext ersichtlich ist, unter welchen Umständen der Verantwortliche mit einem Bußgeld zu rechnen hat. Gibt der Normtext – wie im Fall des „Erläuterungsrechts“ – jedoch keinerlei Anhaltspunkte dafür her, was vom Arbeitgeber konkret erwartet wird, wäre der Ausspruch einer Sanktion unter verfassungsrechtlichen Gesichtspunkten als unzulässig anzusehen.148 d) Rechtsgrundlage: Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO Als Grundlage eines Erläuterungsrechts könnte indes das Auskunftsrecht („right to access“)149 des Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO in Betracht kommen. Seiner Struktur nach gleicht die Regelung der bereits dargestellten Vorab-Informationspflicht aus Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO.150 Wie dieses vermittelt das Auskunftsrecht dem Arbeitnehmer eine Information über das Bestehen einer automatisierten Entscheidungsfindung einschließlich Profiling i. S. d. Art. 22 Abs. 1, 4 DSGVO und – zumindest in diesen Fällen – aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer derartigen Verarbeitung. aa) Keine zeitliche Beschränkung des Auskunftsverlangens Im Gegensatz zu Art. 13 Abs. 2 lit. f („zum Zeitpunkt der Erhebung“) und Art. 14 Abs. 2 lit. g DSGVO151 präzisiert Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO indes nicht, unter welchen zeitlichen Kriterien das Auskunftsrecht auszuüben ist.152 Aus der Ermangelung einer zeitlichen Restriktion ist vielmehr abzuleiten, dass sich der zeitliche Anwendungsbereich des Auskunftsrechts auch auf die Phase nach der ausschließlich automatisiert ergangenen Entscheidung erstreckt.153 Da sich aber auch die Erkenntnis 146

Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 115. Ebenso Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 80. 148 Vgl. schon unter B.I.2.a). 149 Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 255. 150 Bzw. Art. 14 Abs. 2 lit. g DSGVO. 151 Art. 14 Abs. 3 lit. a DSGVO: spätestens innerhalb eines Monats. 152 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 83; enger offenbar Brkan, Intern. JLIT 27 (2019), 91, 114: Auskunftsrecht ausschließlich nach automatisierter Entscheidung; so wohl auch Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law, 77, 93. 153 Ebenso Martini, Blackbox Algorithmus, 192; Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 246; auch Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 83, ein „right to explanation“ i. Erg. de lege lata jedoch abl. 147

364

4. Teil: Praktische Durchsetzung

über die maßgeblichen Gründe für eine Entscheidung der Natur der Sache nach nur nach ihrem Zustandekommen einstellt,154 kommt Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO als dogmatischer Anknüpfungspunkt eines Erläuterungsrechts eine besondere Bedeutung zu.155 Die hiergegen erhobenen Einwände sollen im Folgenden näher untersucht und unter Einbettung in die zeitlich unbeschränkte Ausrichtung des Auskunftsrechts entkräftet werden. bb) „Bestehen“ einer automatisierten Entscheidung als Voraussetzung Unter Hinweis auf seinen Wortlaut wird zunächst argumentiert, dass der Inhalt des Auskunftsrechts allein auf das „Bestehen“, nicht aber auf das Zustandekommen einer automatisierten Entscheidung ausgerichtet sei.156 Zutreffend aber ist, dass es sich bei der Information über das „Bestehen“ der automatisierten Entscheidung bloß um einen Bestandteil der Auskunft handelt. Die Information über das Zustandekommen einer Entscheidung wird dagegen vom „Wie“ der Verarbeitung erfasst: „aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen einer derartigen Verarbeitung“.157 Das Merkmal des „Bestehens“ erfüllt dabei eine das „Wie“ prägende Funktion, ändert sich mit Bestehen einer automatisierten Entscheidung doch erkenntlich der Blickwinkel des Auskunftsrechts.158 Konnte der Arbeitnehmer im Vorfeld des Bestehens gemäß Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO naturgemäß bloß eine abstrakte Vorab-Auskunft über eine künftige Entscheidung verlangen,159 weitet das Bestehen den Blick auf die konkrete Entscheidung sowie deren involvierte Logik. cc) Keine bloße Zukunftsbezogenheit Der Verankerung eines Rechts auf Auskunft über die maßgeblichen Entscheidungsgründe in Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO wird ferner entgegengehalten, dass seine Struktur ausschließlich zukunftsbezogen („future oriented“) sei.160 Dies ergebe sich zum einen daraus, dass sein Wortlaut mit dem der zukunftsbezogenen Art. 13

154

Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 78 f.; a. A. Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 239 f. 155 Auch Kühling/Buchner/Buchner, DSGVO/BDSG, Art. 22 Rn. 34; dagegen Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 75. 156 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 84. 157 Ebenso Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 256. 158 Wie hier vgl. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 256: Die Verknüpfung zwischen dem „Ob“ und dem „Wie“ ist als „empowering tool, rather than a restriction“ zu lesen. 159 Die, wie die Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 29, insofern zutr. hervorhebt, vom Verantwortlichen idealerweise „bereits“ nach Art. 13 DSGVO erteilt wird. 160 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 83.

B. Individualrechtliche Absicherung

365

Abs. 2 lit. f und Art. 14 Abs. 2 lit. g DSGVO identisch sei.161 Zum anderen mache der Begriff „angestrebt“ deutlich, dass es dem Auskunftsrecht allein um zukunftsbezogene Umstände zu einem Zeitpunkt gehe, zu dem die konkrete Entscheidung noch gar nicht getroffen worden sei.162 Die konkrete Entscheidung sei hiernach vielmehr selbst ein künftiger Umstand, über dessen Auswirkungen der Arbeitgeber den Arbeitnehmer in Kenntnis zu setzen habe, sofern er diese Auswirkung „anstrebe“. Die zukunftsbezogene Ausrichtung des Auskunftsrechts erfasse damit aber auch den Begriff der „involvierten Logik“, sodass – wie im Fall des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO – nur über die allgemeine Funktionsweise des Systems, nicht aber über die für die konkrete Entscheidung relevanten Kriterien und deren Gewichtung zueinander zu informieren sei („right to be informed“).163 Diese Auslegung überzeugt nicht. Zum einen folgt aus dem identischen Wortlaut der Art. 13 Abs. 2 lit. f, Art. 14 Abs. 2 lit. g und Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO mitnichten, dass letztere Bestimmung völlig übereinstimmend mit den vorangehenden Vorschriften auszulegen ist. Das folgt bereits daraus, dass die Vorschriften nur insofern identisch sind, wie auf ihren Wortlaut Bezug genommen wird. Ihre Strukturen unterscheiden sich jedoch deutlich hinsichtlich ihres zeitlichen Anwendungsbereichs: Während Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO eine Information zu einem Zeitpunkt verlangt, bevor die Entscheidung überhaupt getroffen wurde, erfasst Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO das Auskunftsverlangen sowohl vor als auch nach einer konkreten Entscheidung.164 Der Umstand, dass im letzteren Fall eine konkrete Entscheidung vorliegt, prägt die Regelung des Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO maßgeblich.165 Wollte man hierüber hinwegsehen, würde man sich mutwillig Wertungswidersprüchen hingeben: Aus welchem Grund soll nach Bestehen der konkreten Entscheidung noch über die bloß beabsichtigte involvierte Logik informiert werden, wenn etwa mit Blick auf das Erfordernis des billigen Ermessens (§ 106 GewO) doch die vom System konkret angewendete involvierte Logik interessiert?166 Darüber hinaus ist einzusehen, dass der im Begriff „angestrebt“ angelegte Zukunftsbezug nicht die gesamte Vorschrift erfasst. Der Begriff ist grammatikalisch

161 Martini, Blackbox Algorithmus, 192; Wachter/Mittelstadt/Russell, Harv. JLT 31 (2018), 841, 871; vgl. auch Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 29: „dieselben Informationen“ wie nach Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO. 162 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 83 f.; Martini, Blackbox Algorithmus, 192; auch Gola/Franck, DSGVO, Art. 15 Rn. 19; Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 283. 163 Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 84; Martini, Blackbox Algorithmus, 192; Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen, S. 30. 164 Krit. auch Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 241, die der zeitlichen Beschränkung von Art. 13 und Art. 14 DSGVO insgesamt jedoch wenig Bedeutung zumessen. 165 Vgl. die ausf. Darstellung bei Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 255 f. 166 Ähnlich Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 241.

366

4. Teil: Praktische Durchsetzung

bloß den „Auswirkungen“167 zugeordnet, nicht jedoch der „involvierten Logik“, geschweige denn dem „Bestehen“. Das „Bestehen“ weist im Gegenteil einen deutlichen Vergangenheitsbezug auf: Es nimmt Bezug auf etwas Bestehendes, das denknotwendig zuvor zum Entstehen gekommen sein muss.168 Mit Blick auf die englische Sprachfassung: Paradigmatische Voraussetzung des Auskunftsverlangens ist eine existierende („existence“) Entscheidung.169 dd) Information über die konkret „involvierte Logik“ Macht der Arbeitnehmer sein Auskunftsrecht im Anschluss an das Bestehen einer automatisierten Entscheidung geltend, kann sich die „aussagekräftige“ Darstellung der involvierten Logik wertungsmäßig somit nur auf die konkret involvierte Logik beziehen. Welche Darstellung sich als aussagekräftig erweist, bemisst sich auch hier danach, welche Informationen der Arbeitnehmer typischerweise benötigt, um seine Rechte aus Art. 22 Abs. 3 DSGVO effektiv geltend zu machen.170 Um einen „eigenen Standpunkt“ zu entwickeln, wird der Arbeitnehmer insbesondere darüber in Kenntnis zu setzen sein, welche Kriterien in die konkrete Entscheidung eingeflossen sind. Die Mitteilung über die wesentlichen Entscheidungsparameter ist ferner nur dann „aussagekräftig“, wenn der Arbeitnehmer auch darüber informiert wird, mit welchem Gewicht – wie „kräftig“ – die einzelnen Kriterien Eingang in die konkrete Entscheidung gefunden haben.171 Lässt die technische Komplexität dem Arbeitgeber die Darstellung der konkret involvierten Logik nicht wenigstens annährungsweise zu,172 hat er von dem Einsatz eines derart „unausgereiften“ Systems Abstand zu nehmen.173 Bei der technischen Umsetzung des Auskunftsverlangens ist dem Arbeitgeber mit Blick auf seine unternehmerische Freiheit freilich ein Organisationsermessen einzuräumen. Im Paketzustellerfall könnte die automatisierte Weisung – Abholung der Sendungen bei I – etwa um visuelle Elemente ergänzt werden, unter denen dem Zusteller auf dessen Verlangen hin 167 Über die der Arbeitgeber auch nach der Entscheidung noch Auskunft erteilen könnte; s. nur Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 256. 168 Im Fall des Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO bedarf es damit nicht der noch unter Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO gebotenen Hilfserwägung einer „angestrebten“ Entscheidung (vgl. oben 4. Teil, Fn. 10); s. aber Wachter/Mittelstadt/Floridi, Intern. DPL 7 (2017), 76, 84. 169 Gleiches gilt für den Begriff „involviert“; zutr. Malgieri/Comandé, Intern. DPL 7 (2017), 243, 256. 170 Eingehend Kumkar/Roth-Isigkeit, JZ 2020, 277, 284; Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 236. 171 Krit. Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 240; a. A. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 270. 172 Im Falle autonomer Systeme wird man jedenfalls eine Information über die konkrete Ergebnisfindung, wenn schon nicht über die gesamte Funktionsweise des Systems erwarten müssen; vgl. Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451, 460. 173 Vgl. die Nachweise in 4. Teil, Fn. 68 sowie die Bedenken bei Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI, 75, 89.

B. Individualrechtliche Absicherung

367

die maßgeblichen Kriterien für die Entscheidung (Verfügbarkeit, örtliche Nähe, Kundenpräferenz etc.) und deren Gewichtung zueinander angezeigt werden.

Sofern gegen die hiesige Wertung vorgebracht wird, dass eine Offenlegung der Entscheidungsgründe die Autorität des Arbeitgebers untergrabe,174 so ist dem nicht zu folgen. Eine Offenlegung führt nicht zwangsläufig zu einem Autoritätsverlust des Arbeitgebers. Ein Recht auf Mitteilung der maßgeblichen Entscheidungsgründe signalisiert dem Arbeitnehmer ganz im Gegenteil, dass der Arbeitgeber sachgerechte Entscheidungen zu treffen pflegt, er also – salopp formuliert – „nichts zu verbergen“ hat. Kann sich der Arbeitnehmer selbst davon überzeugen, dass der Arbeitgeber unter Einsatz des Systems richtige Entscheidungen trifft, wird sein Vertrauen in ihn (sowie in den Einsatz des Systems), die Annahme sei erlaubt, gar noch steigen.175 Doch selbst wenn sich eine Entscheidung im Einzelfall als nicht nachvollziehbar erweist, etwa weil der Arbeitnehmer seine individuellen Umstände nicht hinreichend gewürdigt sieht, wird die Kenntnis der wesentlichen Gründe ihn in die Lage versetzen, einen konkreten Standpunkt i. S. d. Art. 22 Abs. 3 Var. 2 DSGVO zu entwickeln.176 Hierdurch würde es ihm merklich erleichtert werden, auf die Entscheidung im Wege der Anfechtung und ggf. Erwirkung eines menschlichen Eingreifens zu reagieren.177 Die Transparenz, zu der der Arbeitgeber angehalten ist, könnte eingedenk der potentiellen Mitwirkungsmöglichkeit des Arbeitnehmers somit gerade zu einer höheren Akzeptanz von Arbeitgeberentscheidungen führen.178 e) Zusammenfassung Neben der dem Arbeitnehmer verpflichtend zur Verfügung zu stellenden VorabInformationen über den geplanten Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems sowie dessen allgemeine Funktionsweise (Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO) steht dem Arbeitnehmer aus Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO ein Auskunftsrecht im Nachgang einer automatisierten Entscheidung zu. Die Auskunft ist auf die Information über das Bestehen der Entscheidung sowie auf eine aussagekräftige Darstellung der 174

So Culik, Beschäftigtendatenschutz, 270. Ähnlich für das Verwaltungsverfahren Wischmeyer, AöR 143 (2018), 1, 58: „Je mehr Mühe sich die Verwaltung gibt, die fu¨ r sie tragenden Gru¨ nde darzulegen, und je mehr sie dabei gegebenenfalls auch auf die in Anho¨ rungen vorgebrachten Argumente eingeht, desto leichter du¨ rfte es Betroffenen fallen, die Entscheidung anzunehmen, was sich langfristig als generalisiertes Vertrauen in die Institution manifestieren kann.“; ebenso Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung, 451 Rn. 522. 176 Das gilt erst recht, wenn der Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme schon an Art. 22 Abs. 1 DSGVO scheitert. Allein vor diesem Hintergrund ist die Einschätzung von Culik, Beschäftigtendatenschutz, 270, zu teilen, dass (auch) ein erfolgloser Bewerber berechtigt sei, die Gründe einer – in aller Regel an Art. 22 Abs. 2 lit. a DSGVO scheiternden – automatisierten Entscheidung einzusehen. 177 Vgl. schon zu § 6a Abs. 2 Nr. 2 BDSG a. F. BT-Drs. 16/1029, S. 13. 178 Allgemein zur Akzeptanz durch Transparenz vgl. Nink, Justiz und Algorithmen, 345. 175

368

4. Teil: Praktische Durchsetzung

der Entscheidung konkret zugrunde liegenden Logik gerichtet.179 Mit Blick auf die Ermöglichung einer effektiven Wahrnehmung seiner Mindestrechte gemäß Art. 22 Abs. 3 DSGVO sind dem Arbeitnehmer hierzu die maßgeblichen Entscheidungsgründe sowie deren Gewichtung zueinander mitzuteilen.180 Erlaubt die technische Komplexität einzelner Systeme eine solche Darstellung nicht, hat der Arbeitgeber von ihrem Einsatz abzusehen.

III. Recht auf Einsicht in die Personalakte Abseits der besonderen Fälle der Art. 13 Abs. 2 lit. f und Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO sieht das europäische Regelwerk ein stark abgeschwächtes Informationsniveau vor. Zwar ist der Arbeitnehmer in Fällen automatisierter Datenverarbeitungen, die die Schwelle der ausschließlich automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO nicht erreichen, nicht allein auf freiwillig gewährte Informationen des Arbeitgebers angewiesen. Doch erschöpfen sich die verpflichtend zur Verfügung zu stellenden Informationen im Wesentlichen in der Mitteilung darüber, ob,181 durch wen (Art. 13 Abs. 1 lit. a DSGVO) und zu welchem Zweck (lit. c) personenbezogene Daten verarbeitet werden sollen. Zusätzlich zu diesen Informationen über die Modalitäten einer Verarbeitung könnte dem Arbeitnehmer allerdings auch ein Recht auf Einsicht in das Ergebnis einer automatisierten Verarbeitung zustehen. Dies könnte insbesondere in solchen Fällen von Interesse sein, in denen der Arbeitgeber im Vorfeld von Entscheidungen zu Profiling-Maßnahmen wie People Analytics greift, die ihrerseits die Anforderungen des Art. 22 Abs. 1 DSGVO (erhebliche Wirkung) nicht erfüllen und daher nicht vom Auskunftsrecht des Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO umfasst sind. Grundlage eines solchen Begehrens könnte der betriebsverfassungsrechtliche Anspruch auf Einsicht in die Personalakte gemäß § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG sein. 1. Anwendbarkeit des § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG Ein Anspruch auf Einsicht in die Personalakte setzt voraus, dass § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG neben der DSGVO anwendbar ist. Daran könnte zu zweifeln sein, da mit der Bereitstellung des im Wege des durch Profiling ermittelten Ergebnisses eine Offenlegung, mithin eine Verarbeitung personenbezogener Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 2 179 Insofern unter Abweichung von Selbst/Powles, Intern. DPL 7 (2017), 233, 235 ff., die ein Recht auf Mitteilung der wesentlichen Gründe aus einer Gesamtschau der Art. 13 bis Art. 15 i. V. m. Art. 22 i. V. m. ErwG 71 herzuleiten suchen. 180 IErg. auch Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 77. 181 Was konkludent aus der erforderlichen Nennung des „Verantwortlichen“ hervorgeht; mit Blick auf Art. 15 Abs. 1 DSGVO i. Erg. auch LG Landau, Hinweisbeschl. v. 12. 06. 2018 – 4 O 389/17, ZD 2018, 388; Däubler, Gläserne Belegschafen, § 10 Rn. 525.

B. Individualrechtliche Absicherung

369

DSGVO einhergehen könnte.182 Eine Offenlegung erfolgt gegenüber dem „Empfänger“. Gemäß Art. 4 Nr. 9 S. 1 DSGVO ist „Empfänger“ jede natürliche oder juristische Person (Behörde, Einrichtung oder andere Stelle), der personenbezogene Daten offengelegt werden. Findet eine Offenlegung statt, ist der Betroffene u. a. über die Identität des Empfängers aufzuklären.183 Die Bestimmungen der DSGVO gehen somit davon aus, dass der Betroffene selbst nicht Empfänger sein kann. Die Einsicht in die eigenen personenbezogenen Daten gemäß § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG ist demgemäß – wie auch das Auskunftsrecht aus Art. 15 DSGVO unter Beweis stellt184 – nicht als Verarbeitung einzuordnen.185 § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG findet folglich Anwendung.186 2. Begriff der Personalakte Der Arbeitnehmer hat – unabhängig davon, ob ein Betriebsrat besteht187 – das Recht, Einsicht in die über ihn geführte Personalakte zu nehmen. Ob hiervon auch Ergebnisse algorithmischer Datenverarbeitungen, etwa eines Profiling, umfasst werden, ist – in Ermangelung einer Legaldefinition der Personalakte – durch Auslegung am Normzweck zu ermitteln.188 Die Regelung verschafft dem Arbeitnehmer das Recht, sämtliche durch den Arbeitgeber über ihn gespeicherte personenbezogene Daten in Erfahrung zu bringen.189 Die Personalakte soll ein möglichst vollständiges, wahrheitsgemäßes und sorgfältiges Bild über die persönlichen und dienstlichen

182 Eine Personalakte stellt eine strukturierte Sammlung personenbezogener Daten und damit ein „Dateisystem“ i. S. d. Art. 4 Nr. 6 DSGVO dar, sodass die Verarbeitung der dort aufgenommenen Daten ebenfalls dem Anwendungsbereich der DSGVO unterfällt (Art. 2 Abs. 1 DSGVO); s. LAG Sachsen-Anhalt, Urt. v. 23. 11. 2018 – 5 Sa 7/17, NZA-RR 2019, 355, 356 Rn. 50 ff.; a. A. LAG Niedersachsen, Urt. v. 04. 05. 2021 – 11 Sa 1180/20, ZD 2022, 301, 302 Rn. 60. 183 Art. 13 Abs. 1 lit. e, Art. 14 Abs. 1 lit. e, Art. 15 Abs. 1 lit. c DSGVO. 184 Zum Verhältnis von Art. 15 DSGVO und § 83 BetrVG vgl. Wybitul, ZD 2019, 276, 280: Art. 15 DSGVO habe grds. Anwendungsvorrang; s. auch Wybitul/Brams, NZA 2019, 672, 673; a. A. ErfK/Kania, BetrVG § 83 Rn. 13: § 83 BetrVG „speziellere“ Regelung; wohl auch Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 18; Däubler, Gläserne Belegschafen, § 10 Rn. 537: „spezifischere“ Regelung i. S. d. Art. 88 Abs. 1 DSGVO; a. A. Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2410 ff.: parallele Anwendung; ähnlich Fuhlrott, NZA-RR 2019, 242, 252. 185 Vgl. Däubler, Gläserne Belegschafen, § 10 Rn. 537: § 83 BetrVG „rein arbeitsrechtliche Vorschrift“. Ein anderes dürfte gelten, wenn in der Personalakte auch personenbezogene Daten anderer natürlichen Personen erfasst werden (vgl. Art. 15 Abs. 4 DSGVO). 186 So auch, ohne dies zu problematisieren, LAG Baden-Württemberg, Urt. v. 20. 12. 2018 – 17 Sa 11/18, NZA-RR 2019, 242, 249 Rn. 155 ff.; vgl. auch § 110 Abs. 1 S. 1 BBG, der das Recht des Beamten auf Einsicht in die Personalakte ausdrücklich dem Anwendungsbereich des Art. 15 DSGVO unterwirft. 187 Fitting, BetrVG § 83 Rn. 1; ErfK/Kania, BetrVG § 83 Rn. 1. 188 Vgl. Richardi/Thüsing, BetrVG § 83 Rn. 4. 189 Richardi/Thüsing, BetrVG § 83 Rn. 4.

370

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Verhältnisse des Arbeitnehmers wiedergeben.190 Der Begriff der Personalakte ist demgemäß materiell, d. h. unabhängig von Form, Material sowie Ort, an dem sie geführt wird, zu bestimmen.191 Er umfasst somit u. a. auch die in elektronischen Datenbanken gespeicherten Personaldaten.192 Das Ergebnis einer Profiling-Maßnahme, die bspw. auf die Ermittlung der Arbeitsleistung (Art. 4 Nr. 4 DSGVO) gerichtet ist, ist ein Datum, das wie ein Testergebnis193 typischerweise in der Personalakte festgehalten wird. Unerheblich ist, in welcher Form es Eingang in die Personalakte gefunden hat. Unabhängig von den allgemeinen Informations- und Auskunftspflichten des Arbeitgebers unter der DSGVO hat der Arbeitnehmer somit gemäß § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG auch das Recht, die konkreten Ergebnisse einer Profiling-Maßnahme einzusehen.194 Wird das Profiling-Ergebnis in einem automatisierten Informationssystem gespeichert, müssen die gespeicherten Daten dem Arbeitnehmer etwa durch Ausdruck zur Verfügung gestellt werden.195 3. Korrekturrechte Der Arbeitnehmer kann über die Einsicht in die Personalakte hinaus auch Einfluss auf ihren Inhalt nehmen. Nach § 80 Abs. 2 BetrVG kann er verlangen, dass Erklärungen zum Inhalt der Personalakte beigefügt werden. Hierdurch soll es dem Arbeitnehmer ermöglicht werden, die für seine beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten maßgebliche Beurteilungsgrundlage zu ergänzen und ggf. richtigzustellen.196 Auf Verlangen des Arbeitnehmers sind der Personalakte daher auch anderweitige Unterlagen wie bspw. im Verlauf des Arbeitsverhältnisses erworbene Qualifikationsnachweise beizufügen.197 Erweisen sich Angaben in der Personalakte als unzutreffend, kann der Arbeitnehmer in entsprechender Anwendung von §§ 242, 1004 BGB ihre Entfernung verlangen.198 Der Anspruch beruht auf der Fürsorgepflicht des Arbeitgebers.199 190

BAG, Urt. v. 07. 05. 1980 – 4 AZR 214/78, AuR 1981, 124. LAG Baden-Württemberg, Urt. v. 20. 12. 2018 – 17 Sa 11/18, NZA-RR 2019, 242, 249 Rn. 158; DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 15 Rn. 40. 192 ErfK/Kania, BetrVG § 83 Rn. 2. 193 Vgl. ErfK/Kania, BetrVG § 83 Rn. 2. 194 Mit Blick auf Wortlaut („Einsichtnahme“) muss er diese auch verstehen können, weshalb die Ergebnisse im Bedarfsfall dem Empfängerhorizont entsprechend aufzubereiten sind; vgl. Däubler, Gläserne Belegschafen, § 10 Rn. 536. 195 Vgl. Fitting, BetrVG § 83 Rn. 11; Richardi/Thüsing, BetrVG § 83 Rn. 18. 196 Richardi/Thüsing, BetrVG § 83 Rn. 38. 197 Fitting, BetrVG § 83 Rn. 14. 198 S. nur BAG, Urt. v. 02. 11. 2016 – 10 AZR 596/15, AP GewO § 106 Nr. 31 = NZA 2017, 183 Rn. 10. 199 Ausf. BAG, Urt. v. 15. 01. 1986 – 5 AZR 70/84, AP BGB § 611 Fürsorgepflicht Nr. 96 = NZA 1986, 421. 191

B. Individualrechtliche Absicherung

371

Danach hat der Arbeitgeber Sorge dafür zu tragen, dass die Personalakten ein „richtiges“ Bild des Arbeitnehmers sowohl unter dienstlichen als auch persönlichen Gesichtspunkten vermitteln. Die Fürsorgepflicht bringt es mit sich, dass als unrichtig nicht nur solche Angaben anzusehen sind, die nicht der Wirklichkeit entsprechen. Der Anspruch ist vielmehr auch auf die Entfernung solcher Leistungsbewertungen zu erstrecken, die unter Außerachtlassung der Anforderungen an ein pflichtgemäßes Ermessen ergangen sind.200 Der Anspruch auf Entfernung unzutreffender Angaben wird unter Geltung der DSGVO ergänzt durch die Pflicht des Arbeitgebers zur Löschung nicht mehr benötigter Daten (Fortfall des Verarbeitungszwecks, Art. 17 Abs. 1 lit. a DSGVO) sowie rechtswidrig verarbeiteter Daten (Art. 17 Abs. 1 lit. c DSGVO).201 Flankiert wird dies durch das Recht des Arbeitnehmers auf Berichtigung gemäß Art. 16 S. 1 DSGVO (vgl. Art. 8 Abs. 2 S. 2 GRCh). Danach kann der Arbeitnehmer vom Arbeitgeber die unverzügliche Berichtigung ihn betreffender unrichtiger personenbezogener Daten verlangen.202 Hierdurch sollen Rechtsverstöße beseitigt werden.203 Ferner soll sichergestellt werden, dass künftig nur inhaltlich zutreffende Daten über den Arbeitnehmer verarbeitet werden.204 Unrichtig im Sinne der Vorschrift ist ein Datum, wenn es nicht der objektiven Wirklichkeit entspricht.205 Ein ähnlich geringer Bezug zur Wirklichkeit besteht bei solchen Daten, die derart aus dem Kontext gerissen sind, dass ihre weitere Verarbeitung Fehlableitungen befürchten lässt.206 Schlichte Werturteile („förderungswürdiger“ Mitarbeiter) können dagegen, anders als die ihnen zugrunde liegenden Tatsachen (bspw. Qualifikation, Ergebnisse), weder „richtig“ noch „unrichtig“ sein, sodass sie nicht Gegenstand des Berichtigungsanspruchs sind.207 Auf sie ist der Grundsatz der Datenrichtigkeit (Art. 5 Abs. 1 lit. d DSGVO)208 nicht anzuwenden.209 Bleibt eine Beurteilung, und sei sie auch unter Zuhilfenahme algorithmischer Systeme vorgenommen, hinter den Anforderungen an ein pflichtgemäßes Ermessen 200

Richardi/Thüsing, BetrVG § 83 Rn. 39. Hierzu LAG Sachsen-Anhalt, Urt. v. 23. 11. 2018 – 5 Sa 7/17, NZA-RR 2019, 355; s. aber auch LAG Niedersachsen, Urt. v. 04. 05. 2021 – 11 Sa 1180/20, ZD 2022, 301, 301 f. Rn. 53 ff. 202 Erweisen sich personenbezogene Daten als unvollständig, kann der Arbeitnehmer – als „Minus“ – ihre Vervollständigung verlangen (Art. 16 S. 2 DSGVO). 203 ErwG 65, S. 1. 204 Paal/Pauly/Paal, DSGVO/BDSG, Art. 16 Rn. 4 m. w. N. 205 Wedde/Mittländer, Datenschutz, C.325. 206 So Däubler, Gläserne Belegschaften, § 11 Rn. 549; Wedde/Mittländer, Datenschutz, C.325. 207 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 11 Rn. 550; diff. BeckOK DatenschutzR/Worms, DSGVO Art. 16 Rn. 53 ff. 208 Hiernach müssen personenbezogene Daten sachlich richtig und erforderlichenfalls auf neuestem Stand sein (Hs. 1). 209 Eingehend Götz, Personalmanagement, 172 f., 177 f. 201

372

4. Teil: Praktische Durchsetzung

zurück, kann ihre Berichtigung folglich nicht nach Art. 16 S. 1 DSGVO verlangt werden.210 Der unionsrechtliche Berichtigungsanspruch ist damit enger als der nationale Anspruch auf Entfernung unzutreffender Angaben aus der Personalakte. Zugleich aber erweist er sich insofern als strikter, als der Arbeitgeber hiernach zu einer unverzüglichen211 Berichtigung verpflichtet wird. Hinzu kommt, dass der Arbeitnehmer vom Arbeitgeber gemäß Art. 18 Abs. 1 lit. a DSGVO solange („Dauer“) eine Einschränkung der Verarbeitung verlangen kann, bis der Arbeitgeber die Richtigkeit der personenbezogenen Daten überprüft hat.212

IV. Sanktionen Der voranstehende Überblick hat gezeigt, dass weder die unionsrechtlichen Informationsrechte noch die speziellen Mindestrechte des Art. 22 Abs. 3 DSGVO, geschweige denn das betriebsverfassungsrechtliche Einsichtsrecht in die Personalakte samt Korrekturrechte, das zentrale Risiko der Ausschließlichkeit adressieren. Sie setzen das (beabsichtigte) Bestehen einer ausschließlich automatisierten Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO im Gegenteil – wenn überhaupt – gerade voraus. Selbst das Gebot zur Vorab-Information des Arbeitnehmers, das intuitiv wie berufen scheint, der Aushebelung materieller Anforderungen vorzubeugen, sucht schon gar nicht, ihn vor einer algorithmischen Fremdbestimmung als solches zu schützen. Diese Einsicht soll Anlass geben, die hiesige Analyse im Folgenden auf die Leistungsfähigkeit repressiver Schutzmechanismen auszuweiten. Hierzu soll neben dem aufsichtsrechtlichen Beschwerderecht gemäß Art. 77 DSGVO allen voran der Schadensersatzanspruch aus Art. 82 DSGVO beleuchtet werden.213 1. Beschwerderecht gemäß Art. 77 Abs. 1 DSGVO Ist der Arbeitnehmer der Ansicht, dass eine Verarbeitung ihn betreffender personenbezogener Daten gegen die Vorgaben der DSGVO verstößt – etwa weil der Arbeitgeber nach Auffassung des Arbeitnehmers in nicht hinreichender Weise da210

Wedde/Mittländer, Datenschutz, C.326; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 265 f. Hierzu Bettinghausen/Wiemers, DB 2018, 1277, 1282. 212 Näher zur Beweislast Däubler, Gläserne Belegschaften, § 11 Rn. 551. 213 Zur rechtspolitischen Forderung nach einer allgemeinen datenschutzrechtlichen Verbandsklage auf Grundlage von Art. 80 Abs. 2 DSGVO s. Seifert, in: FS Klebe, 370, 374 f. Hiernach sind die Mitgliedstaaten berechtigt, bestimmten Organisationen, worunter etwa auch Gewerkschaften zu zählen sind, unabhängig von einer Mandatierung durch betroffene Personen eine Wahrnehmung der Rechte aus Art. 77 bis Art. 79 DSGVO zu gestatten. Eine Geltendmachung von Schadensersatz i. S. d. Art. 82 DSGVO ist hiervon aber nicht umfasst, sondern allein im Wege der Vertretung des Arbeitnehmers i. S. d. Art. 80 Abs. 1 DSGVO i. V. m. § 11 Abs. 2 S. 2 Nr. 4 bzw. 5 ArbGG möglich. 211

B. Individualrechtliche Absicherung

373

zwischengetreten ist –, ist er berechtigt, bei der Aufsichtsbehörde seiner Wahl214 Beschwerde einzulegen (Art. 77 Abs. 1 DSGVO).215 An die Darlegung des Rechtsverstoßes werden aus Gründen der Effektivität keine allzu strengen Anforderungen gestellt.216 Die Aufsichtsbehörde ist angehalten, sich mit der Beschwerde zu befassen, den Gegenstand in angemessenem Umfang zu untersuchen und den beschwerdeführenden Arbeitnehmer innerhalb einer angemessenen Frist über den Fortgang und das Ergebnis der Untersuchung zu unterrichten (Art. 57 Abs. 1 lit. f DSGVO).217 Die Behörde entscheidet nach pflichtgemäßem Ermessen, ob und welche Maßnahmen sie gegen den Arbeitgeber als Verantwortlichen ergreift.218 Ein Anspruch auf ein Eingreifen gegen den Arbeitgeber steht dem Arbeitnehmer – außerhalb einer etwaigen Ermessensreduzierung auf Null – indes nicht zu.219 a) Behördliches Untersuchungsverfahren Im Rahmen ihrer Untersuchung ist die Aufsichtsbehörde u. a. befugt, den Arbeitgeber anzuweisen, alle Informationen bereitzustellen, die für die Erfüllung ihrer Aufgaben erforderlich sind (Art. 58 Abs. 1 lit. a DSGVO). Der gesetzliche Aufgabenkreis der Behörde ist weit gezogen und umfasst allen voran die Überwachung der Anwendung der DSGVO (Art. 57 Abs. 1 lit. a DSGVO). Zur Durchsetzung dieser Vorgaben stehen ihr verschiedene Handlungsmöglichkeiten zur Verfügung. Droht der Arbeitgeber gegen die Bestimmungen der DSGVO zu verstoßen, ist die Behörde befugt, ihn zu verwarnen (Art. 58 Abs. 2 lit. a DSGVO).220 Darüber hinaus ist sie berechtigt, den Arbeitgeber anzuweisen, bestimmte Verarbeitungsvorgänge – ggf. auf bestimmte Weise und innerhalb eines bestimmten Zeitraums – in Einklang mit den Vorgaben der DSGVO zu bringen (Art. 58 Abs. 2 lit. d DSGVO). Erforderlichenfalls kann die Aufsichtsbehörde eine (vorübergehende oder endgültige) Beschränkung der Verarbeitung, einschließlich eines Verbots, verfügen (Art. 58 Abs. 2 lit. f DSGVO).

214

Zu denken sei an die Aufsichtsbehörde im Mitgliedstaat seines Aufenthaltsortes, seines Arbeitsplatzes oder des Ortes des mutmaßlichen Verstoßes; zu diesem Prinzip der ortsnäheren Rechtsschutzmöglichkeit s. Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 8 Rn. 4 f. 215 Das Beschwerderecht steht dem Arbeitnehmer ungeachtet eines anderweitigen verwaltungsrechtlichen oder gerichtlichen Rechtsbehelfs zu (Art. 78 Abs. 1 DSGVO). 216 Paal/Pauly/Körffer, DSGVO/BDSG, Art. 77 Rn. 3. Insbesondere spricht Art. 77 Abs. 1 DSGVO – anders als etwa Art. 79 Abs. 1 DSGVO – nur von „mutmaßlichen“ Verstößen, s. Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, F. Rn. 1259. 217 Bleibt die Aufsichtsbehörde untätig, steht dem Arbeitnehmer der Weg zu den Verwaltungsgerichten offen (vgl. Art. 78 Abs. 2 DSGVO i. V. m. § 20 Abs. 1 S. 1 BDSG); eingehend Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, F. Rn. 1003 ff. 218 Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 8 Rn. 7. 219 Paal/Pauly/Körffer, DSGVO/BDSG, Art. 77 Rn. 5. 220 Im Falle des bereits eingetretenen Verstoßes entsprechend zu warnen (Art. 58 Abs. 2 lit. b DSGVO).

374

4. Teil: Praktische Durchsetzung

b) Verhängung einer Geldbuße Nach Maßgabe des Einzelfalls ist die Behörde außerdem befugt, dem Verstoß zusätzlich oder anstelle der übrigen Maßnahmen durch die Verhängung einer Geldbuße zu begegnen (Art. 58 Abs. 2 lit. i DSGVO). Bei ihrer Entscheidung hat sie insbesondere die Art, Schwere und Dauer des Verstoßes (Art. 83 Abs. 2 S. 2 lit. a DSGVO), die Vorsätzlichkeit oder Fahrlässigkeit des Verstoßes (lit. b) sowie getroffene Maßnahmen des Arbeitgebers zur Minderung des entstandenen Schadens (lit. c) gebührend zu berücksichtigen (Art. 83 Abs. 2 S. 2 DSGVO).221 Die Behörde richtet ihre Entscheidung ferner danach aus, in welchem Umfang der Arbeitgeber mit der Aufsichtsbehörde zusammenarbeitet, um dem Verstoß abzuhelfen und seine möglichen nachteiligen Auswirkungen zu mindern (lit. f). Verstöße gegen die im Mittelpunkt dieser Untersuchung stehenden Vorgaben des Art. 22 DSGVO und § 26 BDSG (vgl. Art. 83 Abs. 5 lit. d DSGVO) werden hiernach mit einer Geldbuße i. H. v. bis zu 20.000.000 EUR oder von bis zu 4 % des gesamten weltweit erzielten Jahresumsatzes des vorangegangenen Geschäftsjahrs geahndet (Art. 83 Abs. 5 DSGVO).222 Bei ihrer Entscheidung hat die Aufsichtsbehörde sicherzustellen, dass die Verhängung von Geldbußen in jedem Einzelfall „wirksam, verhältnismäßig und abschreckend“ ist (Art. 83 Abs. 1 DSGVO).223 Eine Sanktion erweist sich als wirksam und abschreckend, wenn sie unter spezial- als auch generalpra¨ ventiven Gesichtspunkten geeignet ist, den Einzelnen sowie die Allgemeinheit von Verstößen abzuhalten und ihr Vertrauen in die Geltung des Unionsrechts zu bekräftigen.224 Daraus wird gefolgert, dass die Geldbuße „erheblich höher“ liegen müsse als der Gewinn bzw. die ersparten Aufwendungen des Verantwortlichen.225 c) Bewertung Inwieweit sich das aufsichtsrechtliche Beschwerde- und Bußgeldverfahren als wirksames Instrument zum Schutz vor einer Aushebelung der Vorgaben des Art. 22 221

Zur Streitfrage, ob der Behörde hierbei neben einem Auswahl- auch ein (intendiertes) Entschließungsermessen zusteht, s. Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 83 Rn. 10 ff.; ausf. Golla, CR 2018, 353, 354 f., der in diesen Kriterien ein „eigenständiges“ Opportunitätsprinzip identifiziert; ebenso BeckOK DatenschutzR/Holländer, DSGVO Art. 83 Rn. 26 f.; dagegen Bengt, DuD 2017, 555, 556 ff.; SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 83 DSGVO Rn. 15 f. 222 Letzteres gilt nur für „Unternehmen“. Ein Unternehmen ist nach der Legaldefinition des Art. 4 Nr. 18 DSGVO eine natürliche oder juristische Person, die eine wirtschaftliche Tätigkeit ausübt, unabhängig von ihrer Rechtsform, einschließlich Personengesellschaften oder Vereinigungen, die regelmäßig einer wirtschaftlichen Tätigkeit nachgehen. Aufgrund seiner wirtschaftlichen Tätigkeit ist der Arbeitgeber als Unternehmen i. S. d. Art. 4 Nr. 18 DSGVO zu qualifizieren. 223 Krit. zu diesen Merkmalen Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 83 Rn. 6 f. 224 SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 83 DSGVO Rn. 19. 225 Bengt, DuD 2017, 555, 559.

B. Individualrechtliche Absicherung

375

Abs. 1 DSGVO etabliert, bleibt abzuwarten. Zwar dürfte im Allgemeinen anzunehmen sein, dass die Aussicht auf ein „abschreckendes“ Bußgeld den Arbeitgeber anhalten wird, die Sicherstellung der Voraussetzungen einer Datenverarbeitung, einschließlich derjenigen eines Dazwischentretens, eingehend zu prüfen. Doch selbst wenn sich das (möglicherweise langwierige) Bußgeldverfahren unter generalpräventiven Gesichtspunkten bewährt, bedeutet das selbstverständlich nicht, dass der Arbeitnehmer im Einzelfall vor den Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung wirksam geschützt ist. Diese Zurückhaltung sieht sich darin bestätigt, dass dem Arbeitnehmer kein Anspruch auf Einleitung eines Verfahrens zusteht. Ob sein Interesse an einer Klärung des Einzelfalls – und damit mittelbar an einem wirksamen Aushebelungsschutz – durch das Beschwerde- und Bußgeldverfahren befriedigt wird, darf also eher bezweifelt werden. 2. Schadensersatz gemäß Art. 82 DSGVO Es ist mit Blick auf die geäußerten Vorbehalte gegenüber dem behördlichen Sanktionsverfahren nur folgerichtig, dass die DSGVO es zu einem ihrer elementaren Anliegen erklärt, dass Betroffene ihre Rechte auch individuell durchsetzen können müssen.226 Jeder betroffenen Person soll demgemäß das Recht auf einen „wirksamen gerichtlichen Rechtsbehelf“ zukommen, sollte sie der Ansicht sein, dass ihre Rechte durch eine nicht verordnungskonforme Verarbeitung verkürzt worden sind (Art. 79 Abs. 1 DSGVO).227 Ein zentraler Aspekt dieses Regelungsanliegens, wenn nicht gar sein „Herzstück“,228 dürfte in Art. 82 DSGVO zu erblicken sein. Die Regelung normiert ein eigenständiges Haftungsregime, das jeder Person die unmittelbare gerichtliche Geltendmachung von Schäden ermöglicht.229 Konkret verbürgt Art. 82 Abs. 1 DSGVO einen individuellen Anspruch auf Ersatz eines durch einen Verstoß gegen die Vorgaben der DSGVO entstehenden materiellen oder immateriellen Schadens. Anspruchsgegner ist der Verantwortliche sowie ggf. – gesamtschuldnerisch – ein Auftragsverarbeiter.230 Durch die Aussicht auf eine „vollständige und wirksame“231 226

Vgl. Paal/Pauly/Martini, DSGVO/BDSG, Art. 79 Rn. 4. Eingehend Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, F. Rn. 1261 ff. 228 SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 82 DSGVO Rn. 1; skeptisch Ehmann/Selmayr/ Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 2. 229 Dies gilt ausweislich ErwG 146, S. 4 unbeschadet von Schadensersatzforderungen aufgrund von Verstößen gegen andere Vorschriften des Unionsrechts oder des Rechts der Mitgliedstaaten. Zu denken ist insbesondere an Schadensersatzansprüche aus §§ 280 Abs. 1, 241 Abs. 2 (i. V. m. § 311 Abs. 2) BGB; § 823 Abs. 1 BGB i. V. m. Art. 2 Abs. 1 i. V. m. Art. 1 Abs. 1 GG; § 823 Abs. 2; ausf. Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 20 ff.; a. A. Sydow/ Kreße, DSGVO Art. 82 Rn. 27: nicht §§ 823 ff. BGB. 230 Auf dessen Nennung wird im Folgenden verzichtet. Instruktiv zur gesamtschuldnerischen Haftung nach Art. 82 Abs. 4 DSGVO FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 46 ff. 231 ErwG 146, S. 6. 227

376

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Sanktion soll der Verantwortliche zu einer regelungskonformen Datenverarbeitung bewogen werden.232 Inwieweit es Art. 82 DSGVO speziell gelingt, den Arbeitgeber zur Einhaltung des Verbots der automatisierten Einzelentscheidung anzuhalten, ist der näheren Untersuchung seines tatbestandlichen Regelungsgehalts vorbehalten. Hierüber hinaus sind die besonderen Regelungen über die Darlegungs- und Beweislastverteilung als Gradmesser der Durchsetzbarkeit von Art. 22 Abs. 1 DSGVO in den Blick zu nehmen. a) Sanktionsfähiger Verstoß Zunächst ist zu klären, ob ein Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO überhaupt einen sanktionsfähigen Umstand i. S. d. Art. 82 Abs. 1 DSGVO darstellt. Das scheint ausweislich seines weiten Wortlauts auf den ersten Blick kaum diskussionswürdig. Hiernach genügt jedweder „Verstoß“ gegen die DSGVO,233 einschließlich eines Verstoßes gegen die nach Maßgabe der DSGVO erlassenen delegierten Rechtsakte und Durchführungsrechtsakte sowie Rechtsvorschriften der Mitgliedstaaten zur Präzisierung der DSGVO, z. B. § 26 BDSG.234 Ein Anspruch nach Art. 82 Abs. 1 DSGVO könnte demgemäß auf jegliche datenschutzrechtswidrige Umstände gestützt werden,235 wozu auch ein unzureichendes Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu rechnen ist. Deutlich überlegter ist vorzugehen, wenn davon ausgegangen wird, dass ein haftungsauslösender „Verstoß“ – in Fortführung der §§ 7, 8 BDSG a. F. – eine rechtswidrige „Verarbeitung“ voraussetzt.236 Diese den Wortlaut des Art. 82 Abs. 1 DSGVO verengende Auslegung findet Bestätigung in Art. 82 Abs. 2 S. 1 DSGVO, der zusammen mit Art. 82 Abs. 1 und 3 DSGVO die Voraussetzungen der Haftung normiert.237 Danach bestimmt sich die Haftung mehrerer an einer „Verarbeitung“ beteiligter238 Verantwortlicher nach dem Schaden, der durch eine „nicht dieser 232

Däubler, CuA 12/2017, 29, 31. ArbG Düsseldorf, Urt. v. 05. 03. 2020 – 9 Ca 6557/18, ZD 2020, 649 = NZA-RR 2020, 409, 415 Rn. 78; GSSV/Feldmann, DS-GVO, Art. 82, Rn. 12; Fuhlrott, NZA 2019, 649, 652. 234 ErwG 146, S. 5. 235 Vgl. SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 82 DSGVO Rn. 10; Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 8; zum Pflichtenkreis des Auftragsverarbeiters s. Sydow/Kreße, DSGVO Art. 82 Rn. 14 ff.; Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 23: jeder „noch so kleine Verstoß“, sofern kausal für Schaden. 236 S. Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 8; Sydow/Kreße, DSGVO Art. 82 Rn. 7; FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 21; FHS/Veil, Betrieblicher Datenschutz, Teil II Kap. 1 Rn. 61; Kohn, ZD 2019, 498, 499; Tribess, GWR 2019, 407; weitergehend Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 22; Wessels, DuD 2019, 781, 782; Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 203; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 113; BeckOK DatenschutzR/Quaas, DSGVO Art. 82 Rn. 14. 237 FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 20: „Gesamtschau“. 238 Hierzu Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 22. 233

B. Individualrechtliche Absicherung

377

Verordnung entsprechende Verarbeitung“ verursacht wurde. Dass die Anknüpfung an eine rechtswidrige Verarbeitung kein redaktionelles Versehen darstellt,239 gibt der Verordnungsgeber in dem begleitenden ErwG 146, S. 1 zu verstehen.240 Art. 82 DSGVO soll demnach gewährleisten, dass der Verantwortliche Schäden ersetzt, die eine Person „aufgrund einer Verarbeitung“ erleidet, die nicht im Einklang mit der DSGVO steht.241 Folgt man der hiesigen Einordnung der ausschließlich automatisierten Entscheidung als besonderen Fall der Verarbeitung i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO,242 wird man die vorstehenden Einwände freilich dahinstehen lassen können. b) Schadensbegriff Der Arbeitnehmer muss ferner einen Schaden erlitten haben. Neben materiellen Schäden umfasst Art. 82 Abs. 1 DSGVO nunmehr243 auch den Ersatz immaterieller Schäden. Der Begriff des Schadens wird von der DSGVO nicht präzisiert. Der Verordnungsgeber gibt allerdings zu verstehen, dass der Schadensbegriff im Lichte der Rechtsprechung des EuGH „weit“ auf eine Art und Weise auszulegen ist, die den Zielen der DSGVO „in vollem Umfang“ entspricht.244 ErwG 146, S. 6 ergänzt, wie erwähnt, dass dem Betroffenen ein „vollständiger und wirksamer Schadensersatz“ zukommen soll. Aus diesem weiten Schadensverständnis245 wird unter Berufung auf die Rspr. des EuGH246 abgeleitet, dass der zugesprochene Schadensersatz über einen bloß symbolischen Schadensersatz (wie etwa die Erstattung der Bewerbungskosten) hinausgehen und den Verantwortlichen effektiv abschrecken und weitere Verstöße unattraktiv machen müsse.247 239 Vgl. Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562, 564 Rn. 80 (m. Anm. Wirthensohn), das eine „Verletzung“ der DSGVO in der Verarbeitung besonderer Kategorien personenbezogener Daten ohne Einwilligung und Information des Betroffenen sah. 240 Ebenso Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 8. 241 Vgl. auch ErwG 75: „Die Risiken für die Rechte und Freiheiten natürlicher Personen […] können aus einer Verarbeitung personenbezogener Daten hervorgehen, die zu einem physischen, materiellen oder immateriellen Schaden führen könnte“. 242 Dazu im Einzelnen unter 3. Teil, C.IV.2. 243 Vgl. dagegen noch § 7 S. 1 BDSG a. F., dessen Wortlaut eine Entschädigung für immaterielle Beeinträchtigungen zwar nicht ausschloss, jedoch – anders als § 8 Abs. 2 BDSG a. F. – keine ausdrückliche Bestimmung i. S. d. § 253 Abs. 1 BGB vorsah; vgl. BGH, Urt. v. 29. 11. 2016 – VI ZR 530/15, NJW 2017, 800, 802 Rn. 13. 244 ErwG 146, S. 3. 245 OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304, 305 Rn. 5.2; Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562, 563 Rn. 69 (m. Anm. Wirthensohn); ausf. Dickmann, r+s 2018, 345, 348 ff. 246 Vgl. EuGH, Urt. v. 17. 12. 2015 – C-407/14 (Arjona Camacho/Securitas Seguridad España), EuZW 2016, 183 (m. Anm. Krieger). 247 DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 82 Rn. 2; Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 17; Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 27.

378

4. Teil: Praktische Durchsetzung

aa) Materielle Schäden (1) Unionsrechtliche Differenzhypothese Der Arbeitnehmer erlangt nur dann einen „vollständigen“ Schadensersatz, wenn sämtliche Nachteile ersetzt werden, die er infolge eines Verstoßes an seinem Vermögen und sonstigen Rechtsgütern erleidet. Der ersatzfähige Schaden bestimmt sich hierbei – analog § 249 BGB248 – nach der Differenz, in der sich das betreffende Rechtsgut aufgrund des Verstoßes zum status quo ante nachteilig verändert hat.249 Hierzu zählen bspw. Vermögenseinbußen, die der Arbeitnehmer infolge einer Kündigung seines Arbeitsverhältnisses aufgrund einer unzulässigen Datenverarbeitung erleidet.250 Da der materielle Schaden bei einer für unwirksam befundenen Kündigung grundsätzlich im Wege der Naturalrestitution ausgeglichen wird (Fortsetzung des Arbeitsverhältnisses) und der Anspruch auf Annahmeverzugslohn des § 615 BGB dem Eintritt von Einkommenseinbußen vorbeugt,251 dürfte sich dies allerdings auf wenige Fallkonstellationen beschränken: Beispiel: Die bei Arbeitgeber A eingesetzte KI kündigt am 30.04. das Arbeitsverhältnis zwischen A und Arbeitnehmer B (Arbeitslohn: 1.500 EUR) fristgerecht zum 31.07. B findet rasch eine Anschlussbeschäftigung zum 01.08. (Arbeitslohn: 1.300 EUR) und ist an einer Weiterbeschäftigung bei A nicht interessiert. B verlangt gleichwohl Ersatz seiner Einkommenseinbußen i. H. v. 200 EUR/Monat. Schließlich hätte er die neue Stelle nicht angetreten, wäre die Kündigung vom 30.04. nicht ausgesprochen worden. A entgegnet, dass das Arbeitsverhältnis, hätte er sich rechtmäßig verhalten und die Kündigung unter Beachtung von Art. 22 Abs. 1 DSGVO bis zum 31.07. selbst ausgesprochen, spätestens zum 31.10. gekündigt worden wäre. Der Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO war demnach nur kausal für die Einkommenseinbußen in den Monaten August, September und Oktober. Die darüber hinausgehenden Einkommenseinbußen sind nicht ersatzfähig.

Gleiches gilt für Vermögenseinbußen, die der Arbeitnehmer aus einer fehlerhaften Eingruppierung252 oder dem Fehlen einer Abhilfe- und Korrekturmöglichkeit i. S. d. Art. 22 Abs. 3 DSGVO erleidet.253 Beispiel: Arbeitnehmer A wird durch die betriebliche KI angewiesen, seine Arbeitsleistung am folgenden Tag nicht am vereinbarten außerbetrieblichen Arbeitsort seines Wohnsitzes in Dortmund, sondern in der – vertraglich ebenfalls als Arbeitsort vorgesehenen – betriebli-

248 Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 10; Wessels, DuD 2019, 781, 783; ausf. zum anwendbaren Recht nach der ROM II-Verordnung s. Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2451 f.; vgl. auch Art. 2 § 29 Abs. 1 S. 2 des österreichischen Datenschutzgesetzes. 249 Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 11. 250 Vgl. auch Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 19; Taeger/Gabel/ Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 30. 251 Vgl. BAG, Urt. v. 12. 12. 2013 – 8 AZR 838/12, AP AGG § 15 Nr. 17 (m. Anm. Däubler) = NZA 2014, 722, 724 Rn. 20; s. im Übrigen SES/Schwarze, Einleitung Rn. 105. 252 Vgl. Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 30. 253 Vgl. Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 19.

B. Individualrechtliche Absicherung

379

chen Arbeitsstätte in Düsseldorf zu erbringen.254 Hätte A die Möglichkeit gehabt, auf diese Weisung korrigierend einzuwirken, wären ihm die Anfahrtskosten nach Düsseldorf ggf. nicht entstanden.255

(2) Problem: Abgelehnte Bewerber Klärungsbedürftig aber ist, wie der Schadensumfang im Falle eines unter Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO abgelehnten Bewerbers zu bestimmen ist. Nach der – analog heranzuziehenden – Regel des § 249 Abs. 1 BGB wäre ihm grundsätzlich Schadensersatz in Gestalt der Naturalrestitution zu gewähren. Ein Ausschluss der Naturalrestitution nach dem Vorbild des § 15 Abs. 6 AGG sieht Art. 82 DSGVO nicht vor. Der Arbeitgeber könnte danach also verpflichtet sein, den Bewerber einzustellen (bzw. zu befördern). Aus dem Gebot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO, bestimmte Entscheidungen einem menschlichen Entscheidungsträger vorzubehalten, würde damit kurzerhand ein Gebot, eine bestimmte Entscheidung vorzunehmen – hier: den Bewerber nicht nur keinem bloß syntaktischen Verfahren zu unterwerfen, sondern ihn gar einzustellen (bzw. zu befördern). Ein solch weiter Eingriff in die Vertragsfreiheit des Arbeitgebers liegt jedoch außerhalb des Zwecks von Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Richtigerweise ist daher – entsprechend § 15 Abs. 1 AGG256 – auf den entgangenen Gewinn des Bewerbers abzustellen (§ 252 BGB).257 Der Gewinn, d. h. der Lohnanspruch, „entgeht“ ihm freilich nur dann aufgrund der automatisierten Entscheidung, wenn er bei Einhaltung der Vorgaben des Art. 22 Abs. 1 DSGVO tatsächlich eingestellt (bzw. befördert) worden wäre.258 bb) Immaterielle Schäden (1) Beeinträchtigung des Persönlichkeitsrechts Ungeachtet dessen können Bewerber auch den Ersatz etwaiger Nicht-Vermögensschäden i. S. d. § 253 Abs. 1 BGB beanspruchen. Diese umfassen Beeinträchtigungen des Persönlichkeitsrechts, wie etwa psychische Auswirkungen infolge einer

254

Vgl. LAG Düsseldorf, Urt. v. 10. 09. 2014 – 12 Sa 505/14, BeckRS 2014, 73155. Da die Arbeitsleistung eine Bringschuld darstellt, liegt die Fahrt zum vertraglichen Arbeitsort und zurück im Interesse des Arbeitnehmers; vgl. BAG, Urt. v. 17. 10. 2018 – 5 AZR 553/17, AP BGB § 611 Arbeitszeit Nr. 53 = NZA 2019, 159, 160 Rn. 14. Durch das eigennützige Zurücklegen des Weges zur Arbeitsstätte erbringt der Arbeitnehmer mithin weder eine zu vergütende Arbeitsleistung (s. Boemke, RdA 2020, 65, 67) noch handelt er im überwiegenden Arbeitgeberinteresse, sodass ihm auch kein Anspruch auf Aufwendungsersatz zusteht; für den Fall alternierender Telearbeit s. Müller, Homeoffice, § 3 Rn. 269. 256 Dazu BAG, Urt. v. 19. 08. 2010 – 8 AZR 530/09, APAGG § 15 Nr. 5 = NZA 2010, 1412. 257 Vgl. Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 205; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 114; Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 29. 258 Vgl. die ähnlich gelagerte Problematik i. R. d. Art. 15 Abs. 1 AGG; BAG, Urt. v. 19. 08. 2010 – 8 AZR 530/09, AP AGG § 15 Nr. 5 = NZA 2010, 1412, 1417 Rn. 76 ff. 255

380

4. Teil: Praktische Durchsetzung

rechtswidrigen Datenverarbeitung.259 Ein immaterieller Schaden liegt ferner vor, wenn Beschäftigte unverhältnismäßigen Überwachungsmaßnahmen ausgesetzt werden.260 Das betrifft allen voran Überlegungen zum Einsatz von People Analytics, die sich entgegen § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG als nicht erforderlich erweisen. Der weite Schadensbegriff sensibilisiert ferner dafür, dass ein immaterieller Schaden auch dann anzuerkennen ist, wenn Beschäftigten entgegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO gekündigt wird oder ihre Bewerbungen unter unzulässigem Einsatz algorithmischer Entscheidungssysteme abgelehnt werden. In Anlehnung an die Rspr. des EuG in ähnlich gelagerten Fällen könnten sich hierbei etwa die „Gefühle von Ungerechtigkeit, Unverständnis und sogar Frustration“261 sowie ein „lang anhaltende[r] Zustand der Ungewissheit und der Unsicherheit in Bezug auf die Anerkennung […] seiner beruflichen Zukunft“262 als immaterielle Einbußen erweisen. (2) Kein Erfordernis schwerwiegender Persönlichkeitsverletzungen Sofern hiergegen vorgebracht wird, dass in derartigen Fällen das Persönlichkeitsrecht der Betroffenen nicht (ausreichend) schwerwiegend verletzt werde, ist dieser Vorbehalt zurückzuweisen. Die Regelung des Art. 82 DSGVO kennt – anders als etwa noch § 8 Abs. 2 BDSG a. F.263 – gerade keine besondere264 Erheblichkeitsschwelle (mehr).265 Eine Beschränkung auf bloß schwerwiegende Persönlichkeitsverletzungen ist weder mit der vorbehaltlosen Normkonzeption noch mit dem umfassenden Schutzanliegen des Art. 82 DSGVO zu vereinbaren, dem Betroffenen einen „vollständigen und wirksamen“ Schadensersatz zu garantieren.266

259

Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 31; Gola/Gola/ Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 12. 260 BAG, Urt. v. 19. 02. 2015 – 8 AZR 1007/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 44 = NZA 2015, 994 (dort zur Observation einer arbeitsunfähigen Arbeitnehmerin durch einen Detektiv). 261 EuG, Urt. v. 26. 10. 2017 Rs. T-601/16, ECLI:EU:T:2017:757, Rn. 84. 262 EuG, Urt. v. 12. 12. 2000 Rs. T-11/00, ECLI:EU:T:2000:295, Rn. 52. 263 Zur grundsätzlichen Verfassungsmäßigkeit des Vorbehalts einer „hinreichenden Schwere“ s. BVerfG, Beschl. v. 29. 06. 2016 – 1 BvR 1717/15, NVwZ 2017, 317, 318 Rn. 14. 264 Zutr. Wessels, DuD 2019, 781, 784: Es fehlt an Einschränkungen wie „weniger relevant“ oder „nicht so bedeutend“ bzw. „schwerwiegend“. 265 Vgl. BVerfG, Beschl. v. 14. 01. 2021 – 1 BvR 2853/19, NJW 2021, 1005, 1007 Rn. 21; LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 17; ArbG Lübeck, Beschl. v. 20. 06. 2019 – 1 Ca 538/19, BeckRS 2019, 36456 Rn. 26; AG Diez, Urt. v. 07. 11. 2018 – 8 C 130/18, ZD 2019, 85, 86 Rn. 6; ebenso OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304, 305 Rn. 5.4; Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562, 563 Rn. 70 (m. Anm. Wirthensohn); Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; krit. Wybitul, NJW 2019, 3265, 3267. 266 FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 27; Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; Wessels, DuD 2019, 781, 784; vgl. auch die Bestandsaufnahme bei Kremer/Conrady/Penners, ZD 2021, 128, 130.

B. Individualrechtliche Absicherung

381

Dass das Konzept des Art. 82 DSGVO damit auf eine Absenkung der Voraussetzungen an die Geltendmachung eines immateriellen Schadens gegenüber dem bisherigen (deutschen) Bagatellvorbehalt hinausläuft,267 ist hinzunehmen.268 Denn es dürfte – wie auch Kritiker269 eines weit verstandenen Schadensbegriffs anmerken – nicht naheliegen, dass sich der Verordnungsgeber ausgerechnet an der bisherigen deutschen Rspr. orientiert hat.270 Die Absenkung der Anforderungen an die Geltendmachung folgt vielmehr dem Anliegen, dem materiellen Recht zur effektiven Durchsetzung (effet utile) zu verhelfen.271 Das bedeutet freilich nicht, dass die Geltendmachung eines immateriellen Schadens völlig voraussetzungslos ist.272 Auch der immaterielle Schaden muss, wie Art. 82 Abs. 5 DSGVO zeigt, „erlitten“ worden sein.273 Richtigerweise ist also nicht jede unrechtmäßige Datenverarbeitung per se mit einer immateriellen Beeinträchtigung verbunden.274 Es ist stattdessen im Einzelfall zu prüfen, ob die rechtswidrige Datenverarbeitung zu einer konkret benennbaren,275 tatsächlichen Persönlichkeits267

Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 32; Gola/Gola/ Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; offen noch LG Lübeck, Urt. v. 11. 04. 2019 – 12 O 270/18, ZD 2020, 255, 256 Rn. 34; a. A. offenbar OLG Dresden, Hinweisbeschl. v. 11. 06. 2019 – 4 U 760/ 19, BeckRS 2019, 12941 = ZD 2019, 567, 568 Rn. 13. 268 Dies entspricht im Übrigen der Rspr. zu dem ähnlich gelagerten Fall des § 15 Abs. 2 AGG; s. BAG, Urt. v. 22. 01. 2009 – 8 AZR 906/07, AP AGG § 15 Nr. 1 = NZA 2009, 945, 951 Rn. 71; Urt. v. 18. 03. 2010 – 8 AZR 1044/08, AP AGG § 15 Nr. 3 = NZA 2010, 1129, 1131 Rn. 37. 269 Wybitul, NJW 2019, 3265, 3266. 270 Sofern dieser Umstand zum Anlass genommen wird, die Etablierung einer „datenschutzrechtlichen Klageindustrie“ (Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 206) zu befürchten, so ist dieses Risiko im Sinne einer effektiven Durchsetzung der DSGVO hinzunehmen. Dem Risiko ist nach allgemeinen Grundsätzen im Wege der einzelfallbezogenen Prüfung einer ggf. rechtsmissbräuchlichen Rechtsverfolgung zu begegnen; vgl. BGH, Urt. v. 09. 05. 2019 – I ZR 205/17, BB 2019, 1869 = NJW 2019 2691. Entgegen Wybitul, NJW 2019, 3265, 3266, rechtfertigt die potentielle Gefahr, dass die Absenkung der tatbestandlichen Voraussetzungen an einen immateriellen Schadensersatz möglicherweise eine Rechtsverfolgung aus kommerziellen Zwecken nach sich zieht, keine restriktivere Auslegung. Im Gegenteil: Die Absenkung der Anforderungen an die Geltendmachung eines immateriellen Schadensersatzes sollte die Verantwortlichen zu einer erhöhten Umsichtigkeit bei der Verarbeitung personenbezogener Daten sensibilisieren. 271 Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; Dickmann, r+s 2018, 345, 346; vgl. auch LG Lüneburg, Urt. v. 14. 07. 2020 – 9 O 145/19, ZD 2021, 275, 277 Rn. 51. 272 Wie hier OLG Dresden, Hinweisbeschl. v. 11. 06. 2019 – 4 U 760/19, BeckRS 2019, 12941 = ZD 2019, 567, 568 Rn. 13; LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 17; AG Diez, Urt. v. 07. 11. 2018 – 8 C 130/18, ZD 2019, 85, 86 Rn. 6. 273 Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 10; Paal/Aliprandi, ZD 2021, 241, 245. 274 LG Frankfurt, Urt. v. 18. 09. 2020 – 2 – 27 O 100/20, ZD 2020, 639, 640 Rn. 45; LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 17; AG Hannover, Urt. v. 09. 03. 2020 – 531 C 10952/19, BeckRS 2019, 43221 Rn. 19; OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304, 305 Rn. 5.5. 275 Krit. zur Bilanzierungsfähigkeit immaterieller Schäden Dickmann, r+s 2018, 345, 352 f.

382

4. Teil: Praktische Durchsetzung

verletzung geführt hat.276 Diese geht über bloß individuell empfundene „Unlustgefühle, die mit einer Rechtsverletzung verbunden sind“, hinaus.277 Einem Schaden ist mit anderen Worten eine gewisse Erheblichkeit immanent.278 Die Erheblichkeitsschwelle wird in jedem Fall dann überschritten, wenn die Datenverarbeitung mit einer Missachtung der Persönlichkeit als Ganzes verbunden ist. Das ist selbstverständlich: Der Arbeitnehmer hat die legitime (Art. 22 Abs. 1 DSGVO) Erwartung, in Angelegenheiten von herausragender Bedeutung für seine Lebensführung als individuelle Persönlichkeit wahrgenommen zu werden. Wird das Arbeitsverhältnis als wirtschaftliche Grundlage für seine Lebensführung aber durch eine KI gekündigt, ohne dass der Arbeitgeber die individuellen Eigenheiten des Arbeitnehmers wertend in den Blick nimmt, erfährt der Arbeitnehmer nicht bloß „negative Beeinträchtigungen der Gefühlswelt“,279 sondern eine „ernsthafte Beeinträchtigung für das Selbstbild“.280 Im Fall der automatisierten Kündigung ist mithin stets ein immaterieller Schaden anzuerkennen. Die Bestimmung der Höhe des immateriellen Schadens ist in das Ermessen des Gerichts gestellt (§ 287 ZPO).281 Das Gericht hat hierbei sicherzustellen, dass dem Schadensersatz im Hinblick auf seine Funktion als Absicherung der materiellen 276 LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 17; letztlich auch Wybitul, NJW 2019, 3265, 3267; ausf. Dickmann, r+s 2018, 345, 353 f. 277 Vgl. Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562, 563 Rn. 70 (m. Anm. Wirthensohn); vgl. nachgehend OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304, 305 Rn. 5.3; OLG Dresden, Hinweisbeschl. v. 11. 06. 2019 – 4 U 760/ 19, BeckRS 2019, 12941 = ZD 2019, 567, 568 Rn. 13. 278 Wybitul, NJW 2019, 3265, 3269; krit. Wessels, DuD 2019, 781, 784; s. aber Rechtbank Amsterdam, Urt. v. 02. 09. 2019 – 7560515 CV EXPL 19 – 4611, BeckRS 2019, 24009 Rn. 44: „Jeder Schaden muss entschädigt werden […] Dies bedeutet, dass die bloße Tatsache, dass der Schaden (wenn auch real, aber) von relativ geringem Umfang ist, keinen Grund für die Zurückweisung eines Anspruchs darauf darstellen kann“. 279 Nach OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304, 305 Rn. 5.3. 280 Nach OLG Dresden, Hinweisbeschl. v. 11. 06. 2019 – 4 U 760/19, BeckRS 2019, 12941 = ZD 2019, 567, 568 Rn. 13 (dort zur Löschung und dreitägigen Sperrung des Nutzerkontos in einem sog. sozialen Netzwerk). 281 Die Höhe zuerkannter Schäden dürfte darüber (mit-)entscheiden, ob sich die Etablierung kommerzieller Rechtsverfolgungsangebote als attraktiv erweist (vgl. schon 4. Teil, Fn. 270). Angesichts erster Entscheidungen dürfte dies jedoch kaum anzunehmen sein; vgl. LAG Hamm, Urt. v. 14. 12. 2021 – 17 Sa 1185/20, ZD 2022, 295: 2.000 EUR; LAG Niedersachsen, Urt. v. 22. 10. 2021 – 16 Sa 761/20, ZD 2022, 61: 1.250 EUR; LAG Hamm, Urt. v. 11. 05. 2021 – 6 Sa 1260/20, ZD 2021, 710: 1.000 EUR; LAG Köln, Urt. v. 14. 09. 2020 – 2 Sa 358/20, ZD 2021, 168: 300 EUR; ArbG Dresden, Urt. v. 26. 08. 2020 – 13 Ca 1046/20, ZD 2021, 54: 1.500 EUR (vgl. auch Paal/Aliprandi, ZD 2021, 241, 242 ff.). Eine Ausnahme bilden wohl ArbG Münster, Urt. v. 25. 03. 2021 – 3 Ca 391/20, ZD 2021, 534: 5.000 EUR, und ArbG Düsseldorf, Urt. v. 05. 03. 2020 – 9 Ca 6557/18, ZD 2020, 649: 5.000 EUR. Ein anderes Urteil könnte sich einstellen, wenn vermehrt auf die Möglichkeit der Musterfeststellungsklage gemäß §§ 606 ff. ZPO zurückgegriffen werden würde; ausf. hierzu Geissler/Ströbel, NJW 2019, 3414, 3416 ff. Ggf. wird auch der Erlass von Pauschalbeträgen bzw. „Schmerzensgeldkatalogen“ Anreizwirkungen schaffen; so die Forderung von Wessels, DuD 2019, 781, 785.

B. Individualrechtliche Absicherung

383

Schutzvorschriften einerseits „abschreckende“ Wirkung zukommt,282 zugleich aber auch nur eine „vollständige“ Kompensation gewährt.283 Art. 82 DSGVO dient demgemäß nicht als Rechtsgrundlage für die Gewährung eines überkompensatorischen Schadensersatzes.284 Bei der Bestimmung der Höhe sind im Gegenteil die gesamten Umstände des Einzelfalls in den Blick zu nehmen.285 Neben der Art und Schwere der Benachteiligung, ihre Dauer und Folgen, der Anlass und der Beweggrund des Handelns sowie der Grad der Verantwortlichkeit kann auch eine ggf. geleistete Wiedergutmachung zu berücksichtigen sein.286 Wesentliches Gewicht aber kommt dem Sanktionszweck der verletzten Norm zu. Es ist dies die Rechtsfolgenseite, die dem Gericht die Entscheidung darüber erlaubt, welche Sanktion erforderlich ist, um auch vermeintlichen „Bagatellfällen“ angemessen zu begegnen.287 Als Orientierungspunkt für die Bemessung könnte das Gericht hierbei auf die gesetzgeberische Wertung in § 15 Abs. 2 S. 2 AGG zurückgreifen. Hierfür spricht das vergleichbare Regelungsanliegen der Verbotsnormen § 7 AGG und Art. 22 DSGVO, die gleichermaßen bestimmte Formen der Entscheidungsfindung zu sanktionieren suchen. In Konstellationen der Nichteinstellung sowie der Nichtbeförderung288 unter Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO könnte eine angemessene Entschädigung somit in der Zahlung von drei Monatsgehältern gesehen werden.289 Eine angemessene Höhe, die den Arbeitgeber von dem 282 Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 115; hiergegen Ernst, BB 2020, 2164, 2168: keine Verankerung im verfügenden Teil. 283 ErwG 146, S. 6. 284 Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 206; a. A. offenbar Wessels, DuD 2019, 781, 785, der auf die Bußgeldkataloge des Art. 83 Abs. 5 DSGVO verweist. 285 Vgl. BAG, Urt. v. 19. 02. 2015 – 8 AZR 1007/13, AP BGB § 611 Persönlichkeitsrecht Nr. 44 = NZA 2015, 994, 996 Rn. 16. 286 Vgl. auch den Hinweis auf die Kriterien des Art. 83 Abs. 2 DSGVO bei Wybitul/Haß/ Albrecht, NJW 2018, 113, 115; auch LG Köln, Urt. v. 07. 10. 2020 – 28 O 71/20, ZD 2021, 47 Rn. 12. Freilich können diese für die Bestimmung der Höhe nur eingeschränkt fruchtbar gemacht werden. So mag die Art und Weise, wie der Verstoß bekannt wurde (lit. h), einer an sich gebotenen „Abschreckung“ des Arbeitgebers zuvorkommen. Doch ändert dieses nachträgliche Verhalten nichts an der bereits eingetretenen immateriellen Beeinträchtigung, die eine „vollständige“ Kompensation verlangt. 287 Ebenso Wessels, DuD 2019, 781, 784; Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 13; vgl. Rechtbank Amsterdam, Urt. v. 02. 09. 2019 – 7560515 CV EXPL 19 – 4611, BeckRS 2019, 24009 Rn. 44 (s. Zitat in 4. Teil, Fn. 278). 288 Vgl. BAG, Urt. v. 17. 08. 2010 – 9 AZR 839/08, AP AGG § 15 Nr. 4 = NZA 2011, 153, 158 Rn. 61 („erst recht“). 289 Der „erlittene“ immaterielle Schaden hängt freilich nicht davon ab, wieviel der Arbeitnehmer verdient (hätte) (zu der vergleichbaren Diskussion unter § 15 Abs. 2 AGG s. Kamanabrou, RdA 2006, 321, 337). Alternativ ließe sich deshalb erwägen, an den Werten des Art. 83 Abs. 5 DSGVO (bis zu 20.000.000 EUR oder bis zu 4 % des Jahresumsatzes) anzuknüpfen (vgl. schon 4. Teil, Fn. 284). Hierfür spricht allen voran ihre abschreckende Wirkung. Der Korridor des Art. 83 Abs. 5 DSGVO ist jedoch auf das behördliche Bußgeldverfahren zugeschnitten und trifft keine Aussage über die anzuerkennende Höhe eines immateriellen Schadens im Einzelfall. Im Ergebnis dürfte sich die Orientierung am Verdienst wie im Fall des

384

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Einsatz eines algorithmischen Kündigungssystems abhält, dürfte dagegen eher in der Zahlung von drei bis zu sechs Monatsverdiensten zu erblicken sein.290 Hierfür spricht zum einen die – hier wiederum bloß erkenntnisleitend herangezogene – gesetzgeberische Wertung des § 15 Abs. 2 S. 2 AGG, dessen Obergrenze nur für Einstellungen gilt.291 Darüber hinaus ist die verordnungsgeberische Entscheidung zu berücksichtigen, wonach ausschließlich automatisierte Kündigungsentscheidungen nach Art. 22 DSGVO unter keinerlei Umständen denkbar sind. Dem Arbeitgeber steht anders ausgedrückt kein Wertungsspielraum zu, der ihn veranlassen könnte, Ausnahmen zum Verbot des Art. 22 Abs. 1 DSGVO auszuloten. Hieran gemessen dürfte die Aussicht darauf, dass der Einsatz algorithmischer Kündigungssysteme mit einer Entschädigung bis zu einem Umfang eines halben Jahresgehalts sanktioniert wird, dem Arbeitgeber das Regelungsanliegen des Verordnungsgebers hinreichend vor Augen führen. c) Verantwortlichsein aa) Umfang Die Haftung des Arbeitgebers ist ausgeschlossen, wenn er nachweist, dass er für den schadensursächlichen Umstand in keinerlei Hinsicht verantwortlich ist (Art. 82 Abs. 3 DSGVO).292 Das Verantwortlichsein wird ausweislich der Negativformulierung des Art. 82 Abs. 3 DSGVO widerleglich vermutet (§ 292 ZPO).293 Der Begriff des „Verantwortlichseins“ ist europarechtlich auszulegen.294 Wie die terminologische Differenzierung in der englischen Sprachfassung zum Ausdruck § 15 Abs. 2 AGG aus Gründen der Kalkulierbarkeit und damit der Rechtssicherheit als vorzugswürdig erweisen (vgl. Walker, NZA 2009, 5, 7). 290 Vgl. die Wertung von Däubler, AP AGG § 15 Nr. 17, für den Fall des § 15 Abs. 2 AGG. 291 Weshalb das BAG für den Fall einer diskrimierenden Kündigung eine angemessene Entschädigung von vier Monatsgehältern unbeanstandet ließ; s. BAG, Urt. v. 12. 12. 2013 – 8 AZR 838/12, AP AGG § 15 Nr. 17 (m. Anm. Däubler) = NZA 2014, 722, 725 Rn. 34. 292 ErwG 146, S. 2; LG Frankfurt, Urt. v. 20. 08. 2018 – 2/5 O 151/18, NZI 2019, 342, 344. Dass die Norm nur auf eine „Haftung gemäß Absatz 2“ rekurriert, steht einer Anwendung auf Art. 82 Abs. 1 DSGVO nicht entgegen (so aber Wybitul/Celik, ZD 2019, 529, 530), würden andernfalls Arbeitgeber bevorteilt, die zusammen mit anderen Verantwortlichen unübersichtliche Verantwortungssphären schaffen. Der „Allein“-Verantwortliche würde demgegenüber streng genommen nicht einmal in Fällen der höheren Gewalt von der Haftung befreit. 293 Vgl. Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 18: Verschuldensvermutung; Taeger/Gabel/ Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 75; Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 14; Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 204; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 116; Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 8 Rn. 22; a. A. Paal/Pauly/ Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 6: Gefährdungshaftung mit Exkulpationsmöglichkeit; Dickmann, r+s 2018, 345, 347; wohl auch Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 51. 294 FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 34; Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 14.

B. Individualrechtliche Absicherung

385

bringt, geht das Verantwortlichsein („responsible“) über den Begriff des Verantwortlichen („controller“) i. S. d. Art. 4 Nr. 7 DSGVO hinaus. Das versteht sich von selbst: Nur wenn der Arbeitgeber Verantwortlicher ist, kommt er überhaupt als Haftungsadressat in Betracht.295 Das Verantwortlichsein ist darüber hinaus entgegen weit verbreiteter Ansicht296 nicht mit einem Verschulden des Arbeitgebers gleichzusetzen.297 Der Arbeitgeber wird von der Haftung nicht dadurch frei, dass er – wie noch unter § 7 S. 2 BDSG a. F. – „die nach den Umständen des Falles gebotene Sorgfalt beachtet hat“.298 Ebenso wenig ist darauf abzustellen, ob ihm die Schadensverursachung „zur Last gelegt“ werden kann (so noch Art. 23 Abs. 2 DSRL). Art. 82 Abs. 3 DSGVO lässt die Haftung nur entfallen, wenn der Arbeitgeber in „keinerlei“ Weise für den schadensverursachenden Umstand verantwortlich ist. Der Eintritt des Umstands muss mithin vollständig außerhalb seines Verantwortungsbereichs liegen.299 Zum Verantwortungsbereich des Arbeitgebers aber gehört neben dem eigenen Fehlverhalten, einschließlich eines Organisationsverschuldens, auch ein etwaiges Verschulden der Personen, deren er sich zur Erfüllung seiner Verpflichtungen unter der DSGVO bedient.300 Hierzu zählen insbesondere die Personen, die unter der unmittelbaren Verantwortung des Arbeitgebers befugt sind, personenbezogene Daten zu verarbeiten (Art. 4 Nr. 10 DSGVO).301 Das gilt ausweislich des vorbehaltlosen Wortlauts auch für etwaige „Mitarbeiterexzesse“. Um diese dem Verantwortungsbereich des Arbeitgebers zuzuordnen, muss die haftungsauslösende Handlung freilich in einem sachlichen Zusammenhang zu denjenigen Aufgaben stehen, die dem betreffenden Arbeitnehmer zugewiesen worden sind.302 Dem Verantwortungsbereich des Arbeitgebers ist es demnach zuzuordnen, wenn der entscheidungsbefugte Personalleiter von einem Dazwischentreten absieht und es sei 295

Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 15. Vgl. LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 13; OGH Wien, Urt. v. 27. 11. 2019 – 6 Ob 217/19h, ZD 2020, 302, 303 Rn. 22; Kohn, ZD 2019, 498, 500; Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 49, 51; Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 44; BeckOK DatenschutzR/Quaas, DSGVO Art. 82 Rn. 17; Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 18; Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 204; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 116; Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 8 Rn. 22; Veil, ZD 2018, 9, 13. 297 FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 33: Das Haftungsmodell des § 82 DSGVO erinnere an § 280 Abs. 1 BGB, einschließlich des Vertretenmüssens. 298 In diese Richtung aber Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 54. 299 Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562 (m. Anm. Wirthensohn) = BeckRS 2019, 18276 Rn. 72; vgl. insofern Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 19: „Verschuldensquote von 0 Prozent“. 300 Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 55. 301 Was auch freie Mitarbeiter umfassen kann; vgl. Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 60. Aufgrund der Weisungsbefugnis des Arbeitgebers (Art. 28 Abs. 3 S. 2 lit. a Hs. 1 DSGVO) hat sich dieser zudem das Fehlverhalten des Auftragsverarbeiters zurechnen zu lassen; s. DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 82 Rn. 26. 302 Vgl. BGH, Urt. v. 15. 03. 2012 – III ZR 148/11, NZG 2012, 631; a. A. Taeger/Gabel/ Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 24. 296

386

4. Teil: Praktische Durchsetzung

nur, um dem betroffenen Arbeitnehmer „eins auszuwischen“. In diesem Fall realisiert sich gerade das Risiko einer algorithmischen Fremdbestimmung, das der Arbeitgeber durch den Einsatz der KI geschaffen hat. Dass der Arbeitgeber die organisatorischen Voraussetzungen eines hinreichenden Dazwischentretens geschaffen und den Personalleiter im Umgang mit algorithmisch vermittelten Vor-Entscheidungen geschult hat, ändert nichts daran, dass der Verstoß in seinem Verantwortungsbereich liegt. bb) Unzulässigkeit von Haftungsbeschränkungen (1) Unabdingbarkeit Einer Verpflichtung zum Schadensersatz könnte der Arbeitgeber dadurch entgegenwirken wollen, dass er mit dem Arbeitnehmer individualvertragliche Haftungsbeschränkungen vereinbart. Immerhin, so ließe sich zu seinen Gunsten anführen, fehlt es der DSGVO – im Gegensatz zum vergleichbaren Art. 12 ProduktHRL – an einer ausdrücklichen Verankerung der Unabdingbarkeit des Schadensersatzanspruchs.303 In Ermangelung einer Anordnung, wonach die Haftung des Verantwortlichen nicht individualvertraglich begrenzt oder ausgeschlossen werden könne, müsse im Gegenteil davon ausgegangen werden, dass der Arbeitgeber seine Haftung im zulässigen Maße beschränken dürfe. Die überwiegende Ansicht im Schrifttum wird das Ansinnen des Arbeitgebers zurückweisen.304 Das „Verantwortlichsein“ i. S. d. Art. 82 Abs. 3 DSGVO werde nicht dadurch aufgehoben, dass vertragliche Vereinbarungen die Haftung des Arbeitgebers von vornherein auszuschließen bzw. zu begrenzen suchen. Die Auffassung sieht sich darin gestützt, dass dem betroffenen Arbeitnehmer nach der ausdrücklichen verordnungsgeberischen Anordnung ein „wirksamer“ Schadensersatz zukommen solle. Die effektive Erlangung eines Schadensersatzes sei jedoch nur dann sichergestellt, wenn dessen Geltendmachung nicht von vornherein aufgrund einseitig gestellter Vertragsbedingungen eingeschränkt werde. Wollte man dies anders sehen, so wäre dies nicht nur mit signifikanten Effektivitätseinschränkungen verbunden.305 Einer individualvertraglichen Haftungsbeschränkung steht überdies ein elementarer Grundsatz der Art. 22 DSGVO bzw. § 26 BDSG entgegen: Der Arbeitnehmer kann auf den durch die vorgenannten Vorschriften vermittelten Schutz im Vorfeld nur „verzichten“, wenn er in die Verar303 Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2452; Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/ TTDSG, Art. 82 Rn. 57 f. 304 Vgl. Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 56; DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 82 Rn. 38; Dickmann, r+s 2018, 345, 347; FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 51; SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 82 DSGVO Rn. 25; diff. Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2452 f. (dort zur Reduzierung der Haftung auf einfache Fahrlässigkeit). 305 Vgl. SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 82 DSGVO Rn. 25; Paal, MMR 2020, 14, 18, der die präventive Schutzfunktion ausgehebelt sieht.

B. Individualrechtliche Absicherung

387

beitung seiner personenbezogenen Daten (Art. 22 Abs. 2 lit. c DSGVO: ausdrücklich) eingewilligt hat.306 An die erforderliche Freiwilligkeit seiner Einwilligung sind jedoch, wie gezeigt, hohe Anforderungen zu stellen, die in aller Regel nicht erfüllt sein werden. Im Übrigen dürfte die Verabredung einer entsprechenden Klausel kaum den Anforderungen an eine „unmissverständliche“ Willensbekundung gerecht werden, mit der der Arbeitnehmer zu verstehen gibt, dass er mit der Datenverarbeitung „für den bestimmten Fall“ einverstanden ist (Art. 4 Nr. 11 DSGVO).307 Eine Blanko-Einwilligung genügt hierzu nicht.308 (2) Insbesondere: Arbeitsvertragliche Ausschlussklauseln Dies hat vor allem Konsequenzen für vorformulierte arbeitsvertragliche Ausschlussklauseln, die die Geltendmachung von Schadensersatzansprüchen auf die Einhaltung bestimmter Ausschlussfristen beschränken.309 Eine derart pauschale Verzichtserklärung wird den Anforderungen an eine auf den bestimmten Fall bezogene Einwilligung nicht gerecht. Eine arbeitsvertragliche Ausschlussklausel, die die datenschutzrechtliche Haftung nach Art. 82 DSGVO entgegen der genannten Vorbehalte von ihrem Anwendungsbereich nicht ausnimmt, ermöglicht es dem Arbeitgeber, ggf. begründete Ansprüche unter Hinweis auf die in der Klausel getroffene Regelung abzuwehren,310 und den Arbeitnehmer damit von der Durchsetzung seiner bestehenden Rechte abzuhalten.311 Aufgrund dieser weitreichenden Konsequenzen wird der Arbeitnehmer entgegen den Geboten von Treu und Glauben unangemessen benachteiligt (§ 307 Abs. 1 BGB).312 Eine arbeitsvertragliche Ausschlussklausel ohne Bereichsausnahme für die Haftung nach Art. 82 DSGVO ist demgemäß unwirksam.313

306 Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 56; a. A. Taeger/Gabel/Moos/ Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 58. 307 Entgegen Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2452 (Hervorhebung durch Verf.). 308 Paal/Pauly/Ernst, DSGVO/BDSG, Art. 4 Rn. 78; ders., ZD 2017, 110, 113 f. 309 Zur Unwirksamkeit arbeitsvertraglicher Ausschlussklauseln vor dem Hintergrund des § 3 MiLoG s. BAG, Urt. v. 18. 09. 2018 – 9 AZR 162/18, AP MiLoG § 3 Nr. 2 = NZA 2018, 1619: Verstoß gegen das Transparenzgebot. 310 Gleiches gilt für eine vertraglich vereinbarte Umkehr der arbeitnehmerfreundlichen Beweislastverteilung (dazu sogleich), zutr. Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/ TTDSG, Art. 82 Rn. 60. 311 Vgl. BAG, Urt. v. 18. 09. 2018 – 9 AZR 162/18, AP MiLoG § 3 Nr. 2 = NZA 2018, 1619, 1622 Rn. 35. 312 Vgl. BAG, Urt. v. 18. 09. 2018 – 9 AZR 162/18, AP MiLoG § 3 Nr. 2 = NZA 2018, 1619, 1622 Rn. 35; zur Anwendbarkeit der §§ 305 ff. Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2452. 313 Vgl. Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2453 f. Das gilt freilich nur für Arbeitsverträge, die nach dem Geltungsbeginn der DSGVO am 25. 05. 2018 (Art. 99 Abs. 2 DSGVO) geschlossen wurden; vgl. hierzu mit Blick auf § 3 S. 1 MiLoG BAG, Urt. v. 24. 09. 2019 – 9 AZR 273/18, AP BGB § 307 Nr. 76 = NZA 2020, 310.

388

4. Teil: Praktische Durchsetzung

d) Darlegungs- und Beweislast Die Effektivität des Schadensersatzanspruchs als Absicherungsinstrument der materiellen Schutzbestimmungen, insbesondere gegenüber dem Risiko der Ausschließlichkeit, hängt nicht zuletzt davon ab, welche Partei die haftungsbegründenden Tatsachen darzulegen und im Bestreitensfall zu beweisen hat. Hinzu kommt, dass die Bedeutung der in Art. 82 DSGVO zum Ausdruck kommenden Darlegungsund Beweislastverteilung nicht auf den Schadensersatzanspruch beschränkt ist. Sie ist, worauf zum Abschluss eingegangen werden soll, ebenso relevant für die Geltung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO als rechtsvernichtende Einwendung gegenüber einer Kündigung. aa) Grundsatz Die Überlegungen haben bei der Einsicht anzusetzen, dass Art. 82 DSGVO neben dem Verantwortlichsein des Art. 82 Abs. 3 DSGVO keine besonderen Regeln für die Beweislastverteilung formuliert.314 Auszugehen ist daher von den allgemeinen zivilprozessrechtlichen Grundsätzen der Beweislastverteilung. Danach hat derjenige, der aus einer ihm günstigen Norm Rechte herleitet, deren tatsächliche Voraussetzungen darzulegen und zu beweisen.315 Demgemäß hat grundsätzlich der anspruchsstellende Arbeitnehmer die haftungsbegründenden Tatsachen des Art. 82 DSGVO mit Ausnahme des Verantwortlichseins des Arbeitgebers316 darzulegen und erforderlichenfalls auch zu beweisen.317 Dies betrifft neben dem Eintritt eines Schadens auch das Vorliegen eines Normverstoßes, d. h. die objektiv rechtswidrige Verarbeitung durch den Arbeitgeber, sowie das Bestehen eines Kausalitätszusammenhangs zwischen dem Verstoß und dem Eintritt des Schadens.318 Gelingt dem Arbeitnehmer dieser Nachweis, hat der Arbeitgeber sodann die Möglichkeit, unter Beweis zu stellen, dass er in keinerlei Weise für den Schaden verantwortlich ist.319

314

SHS/Boehm, Datenschutzrecht, Art. 82 DSGVO Rn. 31. BGH, Urt. v. 18. 05. 2005 – VIII ZR 368/03, NJW 2005, 2395, 2396; Urt. v. 11. 12. 1991 – VIII ZR 31/91, NJW 1992, 683; Saenger/Saenger, ZPO § 286 Rn. 58; Musielak/Voit/Foerste, ZPO § 286 Rn. 35; für das Arbeitsrecht SPV/Preis, § 13 Rn. 272. 316 LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 13. 317 GSSV/Feldmann, DS-GVO, Art. 82, Rn. 17; FHS/Kosmides, Betrieblicher Datenschutz, Teil XIII Kap. 3 C. Rn. 36; FHS/Veil, Betrieblicher Datenschutz, Teil II Kap. 1 Rn. 62; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2655. 318 OGH Wien, Urt. v. 27. 11. 2019 – 6 Ob 217/19h, ZD 2020, 302 = BeckRS 2019, 36677 Rn. 29; OLG Innsbruck, Urt. v. 13. 02. 2020 – 1 R 182/19b, ZD 2020, 304 Rn. 4; Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562 (jeweils m. Anm. Wirthensohn) = BeckRS 2019, 18276 Rn. 72; LG Karlsruhe, Urt. v. 02. 08. 2019 – 8 O 26/19, ZD 2019, 511, 512 Rn. 13. 319 Landesgericht Feldkirch, Urt. v. 07. 08. 2019 – 57 Cg 30/19b – 15, ZD 2019, 562 (m. Anm. Wirthensohn) = BeckRS 2019, 18276 Rn. 72. 315

B. Individualrechtliche Absicherung

389

bb) Rechenschaftspflicht gemäß Art. 5 Abs. 2 DSGVO Abweichend hiervon gilt es Art. 5 Abs. 2 DSGVO im Blick zu haben. Die Vorschrift normiert den für die Datenverarbeitung allgemeinen Grundsatz, dass der Verantwortliche nicht nur für die Einhaltung der Grundsätze des Art. 5 Abs. 1 DSGVO (insbesondere das Prinzip der Rechtmäßigkeit der Verarbeitung, lit. a) verantwortlich ist, sondern dessen Einhaltung auch „nachweisen“ können muss (sog. Rechenschaftsprinzip).320 Art. 24 Abs. 1 S. 1 DSGVO sekundiert, dass der Verantwortliche geeignete technische und organisatorische Maßnahmen zu ergreifen hat, um sicherzustellen und den „Nachweis“ dafür erbringen zu können, dass die Verarbeitung im Einklang mit der DSGVO erfolgt.321 (1) Keine generelle Beweislastumkehr In der gesetzlich angeordneten Nachweispflicht des Art. 5 Abs. 2 DSGVO wird zum Teil eine weitgehende (bzw. vollständige) Umkehr der Beweislast zu Lasten des Verantwortlichen erblickt.322 Entgegen der üblichen Beweislastverteilung habe der Geschädigte nicht sämtliche anspruchsbegründenden Tatsachen darzulegen und zu beweisen. Seine Beweislast beziehe sich nur darauf, dass der Verantwortliche an der Verarbeitung beteiligt, dass ihm ein Schaden entstanden sowie dass die Verarbeitung grundsätzlich geeignet sei, den Schaden auszulösen.323 Der verantwortliche Arbeitgeber habe sodann darzutun, dass er sämtliche Vorgaben der Verordnung eingehalten habe.324 Für eine Beweislastumkehr spricht, dass der Arbeitgeber nach dem Rechenschaftsprinzip nicht nur für die Einhaltung der Vorgaben der DSGVO verantwortlich ist. Sein Verantwortlichsein, auf das Art. 5 Abs. 2 Alt. 1 DSGVO rekurriert, ergibt sich schließlich ohnehin aus seiner Stellung als Verantwortlicher i. S. d. Art. 4 Nr. 7

320 Zu dessen Reichweite Veil, ZD 2018, 9, 10 ff.; krit. Wybitul/Celik, ZD 2019, 529, 529: „in der Praxis kaum möglich“. 321 S. Hamann, BB 2017, 1090, 1092, der hierin ein Erfordernis für die Etablierung eines „Datenschutz-Managementsystems“ erkennt; eingehend hierzu Jung, ZD 2018, 208, 210 ff. 322 So Ehmann/Selmayr/Heberlein, DSGVO, Art. 5 Rn. 32; Gola/Pötters, DSGVO, Art. 5 Rn. 34; BeckOK DatenschutzR/Schantz, DSGVO Art. 5 Rn. 39; SHS/Roßnagel, Datenschutzrecht, Art. 5 DSGVO Rn. 186; Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 46; Grimm/Göbel, jM 2018, 278, 280; Neun/Lubitzsch, BB 2017, 2563, 2568; Sackmann, ZIP 2017, 2450, 2451; Hamann, BB 2017, 1090, 1092; i. Erg. auch Kohn, ZD 2019, 498, 500; auch noch Wybitul, ZD 2016, 253, 254; Wybitul/Ströbel, BB 2016, 2307, 2311; zurückhaltend Wybitul/ Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 116; offen Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 203; Dzida, BB 2018, 2677, 2678; a. A. etwa Sydow/Reimer, DSGVO Art. 5 Rn. 53. 323 Kühling/Buchner/Bergt, DSGVO/BDSG, Art. 82 Rn. 48; Neun/Lubitzsch, BB 2017, 2563, 2568; dem folgend LAG Baden-Württemberg, Urt. v. 25. 02. 2021 – 17 Sa 37/20, BeckRS 2021, 5529 Rn. 48. 324 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 12 Rn. 625; Ehmann/Selmayr/Heberlein, DSGVO, Art. 5 Rn. 32; Wybitul, ZD 2016, 253, 254.

390

4. Teil: Praktische Durchsetzung

DSGVO.325 Er muss vielmehr – und hier ist der eigentliche Regelungsgehalt des Rechenschaftsprinzips zu sehen – auch in der Lage sein, die Einhaltung der Verarbeitungsgrundsätze durch eine umfassende Dokumentation nachzuweisen.326 Hiergegen wird zutreffend eingewandt, dass die Nachweispflicht in erster Linie gegenüber den Aufsichtsbehörden besteht.327 So gibt der Verordnungsgeber zu verstehen, dass der Verantwortliche zum Nachweis der Einhaltung der DSGVO ein Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten zu führen (Art. 30 DSGVO) und dieses den Aufsichtsbehörden zu Kontrollzwecken auf Anfrage zur Verfügung zu stellen hat (Art. 30 Abs. 4 DSGVO).328 Die Verknüpfung von Nachweispflicht und aufsichtsbehördlichem Verfahren bedeutet freilich nicht, dass zwischen Art. 5 Abs. 2 DSGVO und dem haftungsbegründenden Verstoß kein Zusammenhang besteht.329 Der Verordnungsgeber klärt unmissverständlich darüber auf, dass der Verantwortliche, „sobald ihm eine Verletzung des Schutzes personenbezogener Daten bekannt wird“, die Aufsichtsbehörde hierüber zu unterrichten hat. Ein anderes gilt nur, wenn der Verantwortliche gemäß dem „Grundsatz der Rechenschaftspflicht“ nachweisen kann, dass die Verletzung des Schutzes personenbezogener Daten voraussichtlich nicht zu einem Risiko für die persönlichen Rechte und Freiheiten des Betroffenen führt (Art. 30 Abs. 1 DSGVO).330 Die Nachweispflicht besteht folglich nicht nur gegenüber der Aufsichtsbehörde (eine Meldung an diese ist unter Beachtung der Rechenschaftspflicht hiernach ggf. gerade entbehrlich). Das Rechenschaftsprinzip hält den Verantwortlichen auch dazu an, sich mit den Risiken der Verarbeitung gegenüber der betroffenen Person auseinanderzusetzen und hierbei die Einhaltung der maßgeblichen Vorgaben stets zu prüfen und sicherzustellen. Gegen eine generelle Beweislastumkehr spricht jedoch die Konzeption des Art. 82 DSGVO selbst. Eine Umkehr der Beweislast findet ausweislich Art. 82 Abs. 3 DSGVO sowie ErwG 146, S. 2 allein mit Blick auf das Verantwortlichsein statt.331 Würde das Rechenschaftsprinzip ohnehin eine umfassende Beweislastumkehr einfordern, würde die Anordnung des Art. 82 Abs. 3 DSGVO bloß deklarato325

S. auch Paal/Pauly/Frenzel, DSGVO/BDSG, Art. 5 Rn. 51. Neun/Lubitzsch, BB 2017, 2563, 2568. 327 OLG Stuttgart, Urt. v. 31. 03. 2021 – 9 U 34/21, BeckRS 2021, 6282 Rn. 44; Wybitul, NJW 2021, 1990, 1992; ders., NJW 2019, 3265, 3268; ders./Celik, ZD 2019, 529, 530. 328 ErwG 82. 329 Entgegen FHS/Veil, Betrieblicher Datenschutz, Teil II Kap. 1 Rn. 62. 330 ErwG 85, S. 2. 331 LG Frankfurt, Urt. v. 18. 09. 2020 – 2-27 O 100/20, ZD 2020, 639, 640 Rn. 45; ArbG Dresden, Urt. v. 26. 08. 2020 – 13 Ca 1046/20, ZD 2021, 54, 55 Rn. 14; OGH Wien, Urt. v. 27. 11. 2019 – 6 Ob 217/19h, BeckRS 2019, 36677 Rn. 22; nach a. A. soll sich die Beweislastumkehr des Art. 82 Abs. 3 DSGVO auch auf „objektive“ Umstände der Haftung beziehen, so etwa Kohn, ZD 2019, 498, 500; mit Blick auf die Kausalität auch Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 19; auch AG Frankfurt a. M., Urt. v. 10. 07. 2020 – 385 C 155/19 (70), ZD 2021, 47, 48 Rn. 32. 326

B. Individualrechtliche Absicherung

391

rischer Natur sein.332 Art. 82 Abs. 3 DSGVO soll dem Geschädigten jedoch gerade zielgerichtet darüber hinweghelfen, dass er in aller Regel keinen Einblick in die Art und Weise der Verarbeitung (insbesondere bei Beteiligung mehrerer) hat und er deshalb nicht beurteilen kann, aus welchem Grund eine Verarbeitung rechtswidrig abgelaufen ist.333 (2) Relative Betrachtung Auch wenn damit der Annahme einer generellen Beweislastumkehr zu Gunsten des Arbeitnehmers eine Absage zu erteilen ist, bedeutet dies nicht, dass dieser für das Vorliegen der haftungsbegründenden Tatsachen unter allen Umständen vollständig beweislastpflichtig ist.334 Diese Erkenntnis folgt aus dem Regelungszweck der Norm, wonach dem Betroffenen ein „wirksamer“ Schadensersatz zukommen soll.335 Ein an sich begründeter Anspruch nach Art. 82 DSGVO wird nur dann zur „Wirksamkeit“ verholfen, wenn er durchgesetzt werden kann. Mangelt es dem Arbeitnehmer an der für die Geltendmachung erforderlichen Einsicht in die Verarbeitungsprozesse, so will ihm der Verordnungsgeber die Durchsetzung, wie Art. 82 Abs. 3 DSGVO für den besonderen Umstand des Verantwortlichseins zum Ausdruck bringt, durch geeignete verfahrensrechtliche Maßnahmen erleichtern. Der Sinn und Zweck des Art. 82 DSGVO erlaubt damit die Schlussfolgerung, dass die grundsätzliche Darlegungs- und Beweislast des anspruchsstellenden Arbeitnehmers nur insoweit besteht, wie es ihm möglich ist, die haftungsbegründenden Tatsachen überhaupt beizubringen.336 Fehlt es ihm dagegen an der Möglichkeit, die verordnungswidrige Verarbeitung durch den Arbeitgeber nachzuweisen, kann die allgemeine Darlegungs- und Beweislastverteilung aus Gründen der Effektivität („wirksam“) nicht überzeugen.337 (3) Fehlende Information über Dazwischentreten Das zentrale Instrument des Arbeitnehmers, Einsicht in die Verarbeitung zu erlangen, ist sein Auskunftsrecht nach Art. 15 Abs. 1 DSGVO.338 Danach hat er nicht nur das Recht, vom Arbeitgeber eine Bestätigung über die Verarbeitung seiner 332

Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 53. Becker, in: Plath, DSGVO, Art. 82 Rn. 5; s. auch Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU, Teil 8 Rn. 23. 334 Ausführlich OLG Stuttgart, Urt. v. 31. 03. 2021 – 9 U 34/21, BeckRS 2021, 6282 Rn. 46 ff.; vgl. auch Veil, ZD 2018, 9, 13: „unter Umständen“. 335 Ebenso Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 15. 336 Vgl. DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 82 Rn. 30 f.; Gola/Gola/Piltz, DSGVO, Art. 82 Rn. 15; Taeger/Gabel/Moos/Schefzig, DSGVO/BDSG/TTDSG, Art. 82 Rn. 53; Möllenkamp, NZA-RR 2020, 409, 416; vgl. Thüsing/Thüsing/Pötters, Beschäftigtendatenschutz, § 21 Rn. 13; Wybitul/Haß/Albrecht, NJW 2018, 113, 116: „gegebenenfalls“ umfassende Beweislastumkehr. 337 Vgl. OLG Stuttgart, Urt. v. 31. 03. 2021 – 9 U 34/21, BeckRS 2021, 6282 Rn. 49. 338 Vgl. Wybitul, NJW 2019, 3265, 3268; Tribess, GWR 2020, 140. 333

392

4. Teil: Praktische Durchsetzung

personenbezogenen Daten zu verlangen. Der Arbeitgeber hat ihm u. a. auch Auskunft darüber erteilen, welche Verarbeitungszwecke er verfolgt (lit. a) und welche Kategorien personenbezogener Daten verarbeitet werden (lit. b) sowie ob – wie dargelegt – eine automatisierte Entscheidung ergangen ist (lit. h). Das Auskunftsrecht aber setzt eine automatisierte Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO gerade voraus. Eine weitergehende Auskunft darüber, wie der Arbeitgeber dem Risiko der Ausschließlichkeit in Fällen vermeintlich „menschlicher“ Entscheidungen begegnet, ergibt sich hieraus, wie gesehen, nicht. Weil das Auskunftsrecht den Arbeitnehmer über den Umgang mit dem Risiko der Ausschließlichkeit einer ihn betreffenden erheblichen Entscheidung gerade nicht aufklärt, kann er nicht beurteilen, ob die hierbei stattfindende Datenverarbeitung rechtmäßig erfolgte. Er kann im Regelfall insbesondere nicht nachvollziehen, ob ein menschlicher Entscheidungsträger den Anforderungen an die Entkräftung der Ausschließlichkeit gerecht wurde.339 Würde man gleichwohl von ihm verlangen, den Beweis darüber zu erbringen, dass die Mitwirkung eines Entscheidungsträgers nicht über eine bloß formale Umsetzung einer algorithmischen Vor-Entscheidung hinausging, würde der Abwehrcharakter des Art. 22 Abs. 1 DSGVO („Recht, nicht […] unterworfen zu werden“) und damit das Verbot als solches nahezu wirkungslos.340 Vor dem Hintergrund der Nachweispflicht des Art. 5 Abs. 2 DSGVO sowie der mit Nutzung automatisierter Verfahren einsetzenden Ausschließlichkeit i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO kann vom Arbeitnehmer im Regelfall nur der Beweis darüber verlangt werden, dass seine personenbezogenen Daten automatisiert verarbeitet wurden, es zu einer Entscheidung kam, die dem Arbeitgeber zuzurechnen ist und rechtliche Wirkung zeitigt bzw. den Arbeitnehmer ähnlich erheblich beeinträchtigt, sowie dass ihm hierdurch ein Schaden entstanden ist. Der Arbeitgeber hat hiernach insbesondere darzutun, dass die Entscheidung nicht (unzulässigerweise) auf eine „ausschließlich“ automatisiert ablaufende Datenverarbeitung zurückgeht.341 (4) Auswirkung auf Kündigungsschutzprozesse Diese Deutung hat über die spezifischen Fragen des Schadensersatzanspruchs des Art. 82 DSGVO hinaus handfeste Auswirkungen auf die Darlegungs- und Beweislastverteilung im Rahmen von Kündigungsschutzprozessen. Nach allgemeinen Grundsätzen trägt der Arbeitnehmer außerhalb des KSchG die Darlegungs- und Beweislast für die Unwirksamkeit der Kündigung.342 Anerkanntermaßen verbietet es sich jedoch, dem Arbeitnehmer die Darlegungs- und Beweislast für solche Umstände 339

Vgl. die ähnliche Wertung von Wybitul/Neu/Strauch, ZD 2018, 202, 203. Vgl. Ehmann/Selmayr/Nemitz, DSGVO, Art. 82 Rn. 21: Beweislastverteilung nach „Verantwortungssphären“. 341 Ebenso Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 32; wohl auch Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11 Rn. 45 (dort Fn. 83): „Beweislastumkehr“. 342 BAG, Urt. v. 06. 02. 2003 – 2 AZR 672/01, AP KSchG 1969 § 23 Nr. 30 = NZA 2003, 717, 718. 340

B. Individualrechtliche Absicherung

393

aufzubürden, die nicht in seiner Sphäre verwurzelt sind und deren Kenntnis sich ihm deshalb erwartungsgemäß entzieht, während der Arbeitgeber über sie ohne Weiteres verfügt.343 Der objektive Gehalt des Art. 12 GG verlangt vielmehr, dass der Durchsetzung seines Bestandsinteresses durch die Verteilung der Darlegungs- und Beweislast keine unüberwindlichen Hindernisse entgegengesetzt werden.344 Beruft sich der Arbeitnehmer auf die Unwirksamkeit der Kündigung nach Art. 22 Abs. 1 DSGVO i. V. m. § 134 BGB,345 ist es ihm nach diesen Maßstäben (ggf. nach Ausübung seines Auskunftsrechts nach Art. 15 DSGVO) zwar zuzumuten, darzutun, dass eine automatisierte Verarbeitung seiner personenbezogenen Daten stattgefunden hat. Ob und inwieweit der Arbeitgeber es jedoch verstanden hat, der hiermit einsetzenden Ausschließlichkeit entgegenzutreten, entzieht sich in aller Regel vollständig seiner Kenntnis. Anders stellt sich die Situation für den Arbeitgeber dar. Dieser weiß nicht nur über seinen Umgang mit den Ergebnissen automatisierter Datenverarbeitungen. Er ist überdies ohnehin nach Art. 5 Abs. 2 DSGVO angehalten, die Einhaltung der Rechtmäßigkeit der Verarbeitung erforderlichenfalls nachzuweisen. Ihm wird man es daher zumuten können, sich darüber erklären zu müssen, dass das allein seinem Wahrnehmungsbereich zugängliche Dazwischentreten geeignet war, die mit dem Einsatz des automatisierten Verfahrens einsetzende Ausschließlichkeit zu unterbrechen. Hat der Arbeitgeber ein ordnungsgemäßes Dazwischentreten schlüssig dargelegt, wird man den Arbeitnehmer indes dazu anhalten müssen, konkret zu beanstanden, in welcher Hinsicht er die Mitwirkung des Entscheidungsträgers für nicht ausreichend hält.346 Mit Blick auf den Schutzzweck des Art. 22 Abs. 1 DSGVO und dessen (unzureichender) Reflexion im Auskunftsanspruch des Art. 15 DSGVO ergibt sich somit eine abgestufte Verteilung der Darlegungs- und Beweislast. e) Bewertung Das Recht des Arbeitnehmers, den Arbeitgeber auf Ersatz des Schadens in Anspruch zu nehmen, der ihm in Folge einer unzulässigen algorithmischen Entscheidung entstanden ist, stellt – im Rückblick auf seine übrigen Rechte – ein notwendiges Instrument dar, den Arbeitgeber im Einzelfall überhaupt zu einem rechtmäßigen Umgang mit dem Risiko der Ausschließlichkeit anzuhalten. Die weitgehende Verschiebung der Beweislast in Fragen der Ausschließlichkeit zu Lasten des Arbeitgebers wird es ihm ermöglichen, einen wirksamen Schadensersatz durchzusetzen. 343 BVerfG, Beschl. v. 06. 10. 1999 – 1 BvR 2110/93, AP GG Art. 12 Nr. 112 = NZA 2000, 110, 111. 344 BVerfG, Beschl. v. 22. 10. 2004 – 1 BvR 1944/01, AP KSchG 1969 § 9 Nr. 49 = NZA 2005, 41, 42; BAG, Urt. v. 06. 09. 2007 – 2 AZR 715/06, AP KSchG 1969 § 1 Betriebsbedingte Kündigung Nr. 170 = NZA 2008, 633, 635. 345 Hierzu unter 3. Teil, A.II.1.c)cc). 346 Vgl. zur Betriebsratsanhörung BAG, Urt. v. 16. 03. 2000 – 2 AZR 75/99, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 114 = NZA 2000, 1332, 1335.

394

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Die so drohende Schadensersatzpflicht bildet einen allen voran monetär wirkenden Anreiz für den Arbeitgeber, den Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit zu genügen.347 Ein hinreichendes Korrektiv gegenüber dem Risiko der Ausschließlichkeit markiert Art. 82 DSGVO gleichwohl nicht. Diese Einsicht stützt sich – neben allgemeinen Vorbehalten gegenüber der Anreizwirkung repressiver Sanktionsinstrumente – im Wesentlichen auf die Überlegung, dass sich der Arbeitnehmer aktiv um die Durchsetzung seiner Rechte zu bemühen hat. Hierdurch legt er aus Sicht des Arbeitgebers beredtes Zeugnis über seine „Illoyalität“ ab. Diese Illoyalität bleibt in aller Regel nicht „ungeahndet“, sei es im Wege sozialer Missachtung oder scheinbar neutraler arbeitsrechtlicher Maßnahmen.348 Der Arbeitnehmer wird diese „Folgeabschätzung“ vor Augen haben, wenn er über die Geltendmachung seines Schadensersatzanspruchs, insbesondere in vermeintlichen Bagatellfällen, räsoniert. Dabei bedarf es keiner ausufernden Phantasie, um anzuerkennen, dass er im laufenden Arbeitsverhältnis unter Berücksichtigung der skizzierten Folgen für das eigene berufliche Fortkommen von einer (gerichtlichen) Geltendmachung regelmäßig Abstand nehmen wird.349 Erst wenn das Arbeitsverhältnis ohnehin zerrüttet ist, eine Kündigung ausgesprochen oder zu erwarten ist, dürften sich die Vorzeichen ändern. Der Arbeitnehmer wird in diesem Stadium keine weitergehenden Hemmungen verspüren, etwaige Schadensersatzansprüche gegen seinen Arbeitgeber vorzutragen. Der Hauptanwendungsfall des Art. 82 DSGVO wird damit richtigerweise (erst) im Kündigungsschutzprozess zu sehen sein.350 Neben dem Antrag auf Feststellung der Unwirksamkeit der Kündigung wird der Arbeitnehmer dann ggf. auch einen Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO rügen und Ersatz für den ihm durch Ausspruch der Kündigung entstandenen materiellen oder immateriellen Schaden verlangen. Von einem effektiven Schutzinstrument gegenüber den Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung, insbesondere hinsichtlich des Risikos der Ausschließlichkeit, kann mit Blick auf diese Gemengelange indes keine Rede sein.

347

Mit der Feststellung rechtswidrigen Verhaltens dürfte im Übrigen ein Reputationsverlust verbunden sein. 348 Zum korrespondierenden Schutzdefizit des § 612a BGB schon unter 3. Teil, B.I.5.b) bb)(2)(c)(cc). 349 Däubler, CuA 12/2017, 29, 33. 350 Dzida, BB 2018, 2677, 2678.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

395

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung Ein hiervon abweichendes Urteil könnte möglicherweise unter Berücksichtigung betriebsverfassungsrechtlicher Absicherungsmöglichkeiten geboten sein.351 Im Hinblick auf das jeweilige Risiko einer algorithmischen Fremdbestimmung empfiehlt es sich, danach zu unterscheiden, in welcher Phase der Entscheidungsfindung der Betriebsrat Einfluss auf die Gestalt einer Entscheidung zu nehmen vermag.352 So gilt es im Vorfeld der Entscheidungsfindung zunächst auszuloten, in welchem Umfang der Betriebsrat über den Einsatz automatisierter Entscheidungsverfahren sowie deren Ausgestaltung mitzubestimmen hat (I.). Von zentraler Bedeutung für das Risiko der Ausschließlichkeit ist sodann die Beteiligung im Rahmen konkreter Entscheidungen (II.). Für diese zweite Phase ist zu analysieren, inwieweit die Beteiligung des Betriebsrats dazu beiträgt, den Anforderungen an die Entkräftung der Ausschließlichkeit verfahrensrechtlich Rechnung zu tragen. Schließlich soll überblickt werden, inwieweit die KI-spezifische Beteiligung nach dem Betriebsrätemodernisierungsgesetz353 Absicherungsmöglichkeiten bereithält (III.). Daneben gilt es zu beachten, dass die Beteiligung des Betriebsrats im Rahmen konkreter Entscheidungsfindungen die Übermittlung der hierfür notwendigen Informationen über den betreffenden Arbeitnehmer erfordert. Das jedoch bedeutet, dass die Wahrnehmung der Beteiligungsrechte in diesem zweiten Stadium – anders als bei der Mitsprache über die Ausgestaltung algorithmischer Systeme im Vorfeld einer Entscheidung – mit einer Verarbeitung personenbezogener Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO verbunden ist. Der hiesige Ansatz rechtfertigt sich daher nicht nur unter zeitlichen, sondern auch unter rechtlichen Gesichtspunkten, schließlich wird für die zweite Phase überdies die Frage zu beantworten sein, ob und unter welchen Voraussetzungen die DSGVO eine Beteiligung des Betriebsrats überhaupt zulässt.

I. Beteiligung hinsichtlich der Einführung von Entscheidungssystemen 1. Mitbestimmung hinsichtlich des Einsatzes (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG) Kern der betriebsverfassungsrechtlichen Begleitung technischer Anwendungen ist das Mitbestimmungsrecht aus § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG. Entscheidet sich der

351 Dass die kollektivrechtlichen Schutzbestimmungen von den datenschutzrechtlichen Vorgaben nicht verdrängt werden, stellt § 26 Abs. 6 BDSG ausdrücklich klar, hierzu noch unter C.II.1. 352 Vgl. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 39 ff. 353 Gesetz zur Förderung der Betriebsratswahlen und der Betriebsratsarbeit in einer digitalen Arbeitswelt (Betriebsrätemodernisierungsgesetz) v. 14. 6. 2021 (BGBl. 2021 I 1762).

396

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Arbeitgeber zum Einsatz technischer Einrichtungen,354 hat der Betriebsrat hiernach über deren Einführung, Anwendung sowie etwaige Änderungen355 mitzubestimmen. Konkret verbürgt § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG das Recht des Betriebsrats, über die Einführung und Anwendung technischer Einrichtungen mit zu entscheiden, die dazu bestimmt sind, das Verhalten oder die Leistung der Arbeitnehmer zu überwachen. a) Regelungszweck Das Mitbestimmungsrecht bezweckt den Schutz der Arbeitnehmer vor den besonderen Gefahren der technischen Überwachung.356 Die Gefahren wurzeln in der dem Menschen weitaus überlegenden Datenverarbeitungskapazität technischer Einrichtungen.357 Diese ermöglichen nicht nur eine ständige Erhebung personenbezogener Daten, sie erlauben auch ihren jederzeitigen Abruf sowie ihre nahezu unendliche Verknüpfung und Auswertung.358 Die Einbindung des Betriebsrats soll vor diesem Hintergrund gewährleisten, dass der Arbeitnehmer nicht zum „Objekt einer Überwachungstechnik“ degradiert wird.359 Die Mitbestimmung soll im Gegenteil sicherstellen, dass eine Datenverarbeitung „nicht zu einem unpersönlichen Überwachungssystem ausartet und für eine Entfaltung der Persönlichkeit des Arbeitnehmers und für persönliche Beziehungen zwischen Arbeitnehmer und Arbeitgeber kein Raum mehr bleibt“.360 Der Betriebsrat übt damit eine präventive Schutzfunktion gegenüber Eingriffen in das informationelle Selbstbestimmungs354 Vgl. Schwarze, RdA 2019, 115, 119: „zutiefst unternehmerische Entscheidung“. Ein Initiativrecht des Betriebsrats wird unter Hinweis auf den durch § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG vermittelten Schutz vor Überwachung dagegen weiterhin überwiegend abgelehnt; s. nur BAG, Beschl. v. 28. 11. 1989 – 1 ABR 97/88, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 19 = NZA 1990, 406. Vgl. jüngst aber unter Hinweis auf EuGH, Urt. v. 14. 05. 2019 – C-55/18 (Federación de Servicios de Comisiones Obreras [CCOO] / Deutsche Bank SAE), Ulber, NZA 2019, 677, 679; diff. Reinhard, NZA 2019, 1313, 1316; s. auch Klebe, NZA-Beilage 2017, 77, 82; abschließend BAG, Beschl. v. 13. 09. 2022 – 1 ABR 22/21, NZA 2022, 1616: bereits gesetzliche Verpflichtung. 355 DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 188 f. 356 BAG, Beschl. v. 22. 07. 2008 – 1 ABR 40/07, AP BetrVG 1972 § 87 Nr. 14 = NZA 2008, 1248, 1256 Rn. 78. 357 Ähnlich schon BAG, Beschl. v. 18. 02. 1986 – 1 ABR 21/84, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 13 = NZA 1986, 488, 489: Eindringen in Persönlichkeitsbereiche, die einer „nicht technischen Überwachung nicht zugänglich“ sind. 358 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 149; Dahl/Brink, NZA 2018, 1231, 1232; vgl. Benecke, in: dies., Unternehmen 4.0, 17, 33, die für den Anwendungsbereich der Mitbestimmung danach differenziert, ob digitale Mittel die Überwachung „nur erleichtern“ oder „zu weitergehenden Möglichkeiten führen“. 359 BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 21; Beschl. v. 10. 12. 2013 – 1 ABR 43/12, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 45 = NZA 2014, 439, 440 f. Rn. 27. 360 BAG, Beschl. v. 27. 05. 1986 – 1 ABR 48/84, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 15 = NZA 1986, 643.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

397

recht der Beschäftigten aus und verstärkt so den individualrechtlichen Schutz der Arbeitnehmer (§ 75 Abs. 2 S. 1 BetrVG).361 b) Umfang aa) Technische Überwachungseinrichtung Damit der Betriebsrat an der Einführung algorithmischer Entscheidungssysteme zu beteiligen ist, müssen diese eine technische Überwachungseinrichtung i. S. d. § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG darstellen. Der Begriff „technisch“ ist weit zu verstehen und umfasst alle optischen, akustischen, mechanischen sowie elektronischen Geräte,362 sofern von diesen eine eigenständige Kontrollwirkung ausgeht.363 Der Begriff der „Einrichtung“ bezieht sich auf die Einheit von Rechner (Hardware) und Programm (Software).364 Die Einrichtung muss ferner zur Überwachung der Arbeitnehmer „bestimmt“ sein. Eine Einrichtung ist mit Blick auf den Schutzzweck der Norm zur Überwachung bestimmt, wenn sie objektiv geeignet ist, Verhaltens- oder Leistungsinformationen zu erheben und aufzuzeichnen.365 Einer subjektiv-finalen Zweckbestimmung in Form einer Überwachungsabsicht des Arbeitgebers bedarf es ebenso wenig366 wie des Überschreitens einer „Geringfügigkeitsschwelle“.367 Der 361 DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 166; Maschmann, in: Maschmann, Total Compensation, Kap. 16 III. Rn. 51. 362 ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 49. 363 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 154; Fitting, BetrVG § 87 Rn. 226. 364 DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 169; Besgen/Prinz, in: Besgen/Prinz, Arbeiten 4.0, § 2 Rn. 4; vgl. auch ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 55. 365 St. Rspr. s. BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 22; Beschl. v. 10. 12. 2013 – 1 ABR 43/12, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 45 = NZA 2014, 439, 440 Rn. 20; ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 55; Fitting, BetrVG § 87 Rn. 227; NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 157; DKWKlebe, BetrVG § 87 Rn. 186; Treber, in: FS Klebe, 388, 391; a. A. etwa Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 513: konkrete Verwendung erforderlich; ähnlich Götz, Personalmanagement, 188: objektiver Überwachungszweck. Vgl. auch die jüngeren Plädoyers für eine „Rückbesinnung“ auf den Wortlaut angesichts der mit zunehmender betrieblicher Digitalisierung einhergehenden ständigen Änderung (Innovation) überwachungsfähiger Anwendungen bei Giesen, NZA 2020, 73, 75: Mitbestimmungserfordernis andernfalls „Blockaderisiko“; ebenso Günther/Böglmüller, NZA 2015, 1025, 1027; ähnlich Clemenz, in: FS 100 Jahre BetrVR, 101, 113; Wolf, in: FS 100 Jahre BetrVR, 829, 836; wohl auch v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 34; dagegen etwa Greiner/Kalle, RdA 2021, 76, 81; Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 43; Karthaus, NZA 2017, 558, 561; weitergehend Haußmann/Thieme, NZA 2019, 1612, 1618, die eine Neufassung des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG vorschlagen, wonach nur die automatisierte Verarbeitung personenbezogener Daten „zum Zwecke der vergleichenden Überwachung des Verhaltens oder der Leistung von Arbeitnehmern“ mitbestimmungspflichtig sein solle. 366 BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 22; Beschl. v. 10. 12. 2013 – 1 ABR 43/12, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 45 = NZA 2014, 439, 440 Rn. 20.

398

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Vorgang der Überwachung umfasst neben der Erhebung personenbezogener Daten auch deren Auswertung und Beurteilung.368 Von einer Auswertung ist dann die Rede, wenn verhaltens- oder leistungsbezogene Daten programmgemäß zusammengestellt oder miteinander in Beziehung gesetzt und damit zu Aussagen über Verhalten oder Leistung der Arbeitnehmer verarbeitet werden.369 Unerheblich ist, dass die technische Einrichtung lediglich einzelne Phasen370 des Überwachungsvorgangs ausführt371 und dabei ggf. von einem Dritten, etwa einem Auftragsverarbeiter, betrieben wird.372 So liegt eine Überwachung auch dann vor, wenn leistungs- oder verhaltensbezogene Daten zwar manuell eingegeben,373 von der technischen Einrichtung aber weiterverwertet werden.374 Die Auswertung ist in diesem Fall, ungeachtet ihrer zeitlichen Versetzung gegenüber der Aufzeichnung, selbstständiger Teilakt des einheitlichen Überwachungsvorgangs.375 Algorithmische Verfahren, die personenbezogene Daten nicht nur elektronisch erheben, sondern auch derart miteinander in Beziehung setzen, um weitergehende Aussagen über einzelne376 Arbeitnehmer zu generieren (bspw. Fluktuationswahrscheinlichkeit), nehmen teil am Überwachungsvorgang – allen voran am Teilvorgang der Auswertung.377 Die Einführung von Verfahren der People Analytics, die personenbezogene Daten mit Blick auf die Vorbereitung konkreter Arbeitgeberentscheidungen auswerten, unterfallen damit – ungeachtet ihres Bezugs auf ein bloß mögliches künftiges Verhalten378 – dem Mitbestimmungsrecht des § 87 Abs. 1 Nr. 6 367 BAG, Beschl. v. 23. 10. 2018 – 1 ABN 36/18, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 50 = ZD 2019, 131 (m. Anm. Stück). 368 DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 174 f.; NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 150. 369 ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 50. 370 Hierzu Däubler, Gläserne Belegschaften, § 14 Rn. 722 ff. 371 BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 22. 372 Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 22; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 14 Rn. 771; v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich, 32 f.; vgl. auch BAG, Beschl. v. 27. 01. 2004 – 1 ABR 7/03, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 40 = NZA 2004, 556. 373 Krit. Franzen, ZfA 2019, 18, 37. 374 BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 22; schon Beschl. v. 23. 04. 1985 – 1 ABR 39/81, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 11 = NZA 1985, 669, 670; Fitting, BetrVG § 87 Rn. 237 f.; a. A. insbesondere mit Blick auf den Wortlaut HWGNRH-Worzalla, BetrVG § 87 Rn. 360, 376 ff. 375 Vgl. GK-BetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 555. 376 Das schließt nicht aus, dass aufgrund von Gruppenanalysen (z. B. Abteilungsebene) individuelle Drucksituationen entstehen; hierzu Götz, Personalmanagement, 192 f., der hierin jedoch bloß einen Anpassungszwang, nicht aber einen durch § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG sanktionierten Überwachungsdruck erkennt. 377 Ebenso Götz, Personalmanagement, 192; s. auch Klebe, SR 2019, 128, 133. 378 Eingehend Götz, Personalmanagement, 191 f.; ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 52; Rudkowski, NZA 2019, 72, 77.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

399

BetrVG.379 Ebenso ist bei Systemen zu entscheiden, die Arbeitgeberentscheidungen unter Anwendung algorithmischer Verfahren unmittelbar selbst treffen.380 Das gilt selbst dann, wenn das Entscheidungssystem die jeweiligen Daten im Vorfeld nicht selbst erhoben hat, schließlich stellt die Generierung der Entscheidung den finalen Akt der technischen Auswertung personenbezogener Daten dar.381 Der Akt der Entscheidungsfindung ist damit – wie dargelegt382 – nicht nur unter datenschutzrechtlichen Aspekten dem Verarbeitungsprozess i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO, sondern auch dem Überwachungsbegriff des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG zuzuordnen.383 bb) Verhaltens- oder Leistungsbezug Eine Überwachung liegt demgegenüber nicht vor, wenn die technische Einrichtung lediglich dazu geeignet ist, Maschinendaten384 zu ermitteln und auszuwerten. In diesem Fall fehlt es an dem notwendigen Bezug zum Verhalten bzw. zur Leistung der Arbeitnehmer.385 Der Begriff des Verhaltens verlangt vielmehr ein vom Willen des Arbeitnehmers getragenes Tun oder Unterlassen.386 Erst die Verknüpfung der Maschinendaten mit personenbezogenen Daten, die bspw. aus der Verbindung des persönlichen Nutzerkontos387 mit einer Maschine oder durch das Auslesen eines sog. RFID-Chip388 hervorgeht und einen Rückschluss auf das Arbeitsverhalten zulässt, 379

Im Übrigen wird man anzuerkennen haben, dass wenn schon die Einführung klassischer Personalinformationssysteme mitbestimmungspflichtig ist, selbiges erst recht für algorithmische Systeme gelten muss, die über die Funktion der Aufzeichnung und Speicherung hinausgehen und personenbezogene Daten unter Anwendung komplexer Muster miteinander verknüpfen. 380 Ebenso Schwarze, RdA 2019, 115, 119; Haußmann, RdA 2019, 131, 133; Culik, Beschäftigtendatenschutz, 182. 381 Wohl a. A. Greiner/Kalle, RdA 2021, 76, 84, für die es maßgeblich darauf ankommt, dass sich die algorithmisch erzielte Entscheidung nicht durch „einfache ,analoge‘ Berechnungen“ manuell ermitteln ließe (Hervorhebung im Original). Andernfalls würde die technische Einrichtung menschliches Alternativverhalten lediglich „ersetzen“ und den Überwachungsvorgang nicht „erst ermöglichen“. 382 S. im Einzelnen unter 3. Teil, C.IV.2.a)aa)(2)(b). 383 Die Parallele zwischen dem weiten Verarbeitungsbegriff der DSGVO und dem Überwachungsbegriff des BetrVG betonend Fitting, BetrVG § 87 Rn. 237a: gesetzgeberische Entscheidung für Zusammenfassung sämtlicher Datenverarbeitungsschritte müsse bei Auslegung von § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG „maßgebend berücksichtigt werden“. 384 Zum Begriff s. oben 3. Teil, Fn. 12. 385 ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 52. 386 S. nur BAG, Beschl. v. 19. 12. 2017 – 1 ABR 32/16, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 49 = NZA 2018, 673, 675 Rn. 19. 387 Ein gemeinsam genutzter Zugang, der keinen Rückschluss auf den individuellen Arbeitnehmer erlaubt, genügt nicht; vgl. BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 47 = NZA 2017, 657, 659 Rn. 29; Schwarze, JA 2018, 69, 70. 388 Karthaus, NZA 2017, 558, 559. Ein RFID (Radio Frequency Identification)-Chip besteht grundsätzlich aus zwei Komponenten, einem Transponder und einem Reader, der ein

400

4. Teil: Praktische Durchsetzung

macht die Einführung und Anwendung entsprechender Einrichtungen mitbestimmungspflichtig.389 Eine Identifizierung des Arbeitnehmers muss jedoch nicht bereits durch die technisch ermittelten Daten selbst möglich sein, sondern kann auch erst durch die Verbindung mit anderweitig erhobenen personenbezogenen Daten erfolgen.390 Spätestens durch den Akt des Inbeziehungsetzens wird auch die automatisierte Verarbeitung reiner Statusdaten (Name, Personenstand, Ausbildung, beruflicher Werdegang etc.) für das Mitbestimmungsrecht relevant. Sofern Statusdaten ein Bezug zum Verhalten oder zur Leistung des Arbeitnehmers abgesprochen wird,391 wird jedenfalls durch ihre automatisierte Verknüpfung mit anderweitig gewonnenen personenbezogenen Daten ein mitbestimmungspflichtiger Tatbestand ausgelöst.392 So hat der Betriebsrat etwa über die Einführung und Programmierung393 eines automatisierten Weisungssystems mitzubestimmen, das den Arbeitnehmer unter Berücksichtigung seiner Qualifikation (Statusdatum) sowie seiner zeitlichen Verfügbarkeit zur Erledigung konkreter Arbeitsaufgaben anweisen soll. Gleiches gilt bspw. für einen automatisierten Abgleich394 des Vor- und Nachnamens von Arbeitnehmern mit denjenigen Namen, die auf sog. EU-Anti-Terror-Listen aufgeführt sind,395 wenn das System im Falle einer Übereinstimmung die Entgeltzahlung – eine Zulässigkeit nach Art. 22 Abs. 2 DSGVO unterstellt – unmittelbar einstellt.396

kontaktloses Auslesen des RFID-Chip ermöglicht; eingehend hierzu FHS/Arning/Born, Betrieblicher Datenschutz, Teil XI Kap. 2 Rn. 2. 389 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 155. 390 Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 511. 391 So BAG, Beschl. v. 19. 12. 2017 – 1 ABR 32/16, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 49 = NZA 2018, 673, 675 Rn. 20 (Terrorlistenscreening); GK-BetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 572; ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 52; NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 150; Richardi/ Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 507; a. A. DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 182: Statusdaten „Ergebnis eines bestimmten gesteuerten Handelns“; Gola, Beschäftigtendatenschutz, Rn. 2141. 392 Fitting, BetrVG § 87 Rn. 222; a. A. HWGNRH-Worzalla, BetrVG § 87 Rn. 363. 393 Ausf. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 14 Rn. 769. 394 Allgemein zur Zulässigkeit s. Auer-Reinsdorff/Conrad/Conrad/Treeger, Hdb. IT-DSR, § 34 Rn. 258 ff. 395 Vgl. BAG, Beschl. v. 19. 12. 2017 – 1 ABR 32/16, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 49 = NZA 2018, 673, 675 Rn. 20: Die durch Abgleich erzeugte neue Information beziehe sich nur darauf, dass sich gegen den Arbeitnehmer eine Verbotsmaßnahme i. S. d. Bereitstellungsverbots richte, ohne dass diese eine Aussage über ein tatsächliches betriebliches oder außerbetriebliches Verhalten des Arbeitnehmers enthalte. 396 In dem vom BAG entschiedenen Sachverhalt (4. Teil, Fn. 395) wurde im Falle einer Übereinstimmung zunächst die Personalleitung informiert, die einen weitergehenden manuellen Abgleich durchführte, um bei einer vollständigen Übereinstimmung von Vor- und Nachnamen die Entgeltzahlung einzustellen sowie die zuständigen Behörden zu informieren.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

401

c) Rechtsfolgen des mitbestimmungswidrigen Einsatzes Setzt der Arbeitgeber ein algorithmisches Entscheidungssystem ohne Zustimmung des Betriebsrats ein,397 kann dieser die Unterlassung des Einsatzes – ggf. im einstweiligen Rechtsschutzverfahren – verlangen.398 Individualarbeitsrechtlich führt die Verletzung des Mitbestimmungsrechts nach der Theorie der Wirksamkeitsvoraussetzung zur Unwirksamkeit von Maßnahmen oder Rechtsgeschäften, die den Arbeitnehmer belasten.399 Der Arbeitnehmer ist somit insbesondere nicht verpflichtet, Weisungen nachzukommen, die mitbestimmungswidrig durch ein technisches Entscheidungssystem generiert worden sind.400 Gleichzeitig bleibt der Arbeitgeber hinter seiner Mitwirkungspflicht gemäß §§ 295, 296 BGB zurück, sodass dem Arbeitnehmer nicht nur ein Leistungsverweigerungsrecht (§ 320 BGB bzw. § 273 BGB),401 sondern auch der Vergütungsanspruch zusteht (§§ 611a Abs. 2, 615 S. 1 BGB).402 2. Mitbestimmung hinsichtlich der Ausgestaltung Über die Einflussmöglichkeiten des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG hinaus ist der Betriebsrat auch in speziellen Fragen der Ausgestaltung algorithmischer Systeme zu beteiligen. Das betrifft zum einen Konstellationen, in denen Entscheidungssysteme Weisungen erteilen sollen, die nach allgemeinen Grundsätzen der Mitbestimmung des Betriebsrats unterliegen. Von herausragender Bedeutung für die algorithmische Ausgestaltung sind ferner die Beteiligungsrechte des Betriebsrats in Fragen von Beurteilungsgrundsätzen und Auswahlrichtlinien. a) Ordnung und Verhalten im Betrieb (§ 87 Abs. 1 Nr. 1 BetrVG) Zunächst ist auf das Mitbestimmungsrecht gemäß § 87 Abs. 1 Nr. 1 BetrVG hinzuweisen. Danach hat der Betriebsrat in Fragen der Ordnung des Betriebs und des Verhaltens der Arbeitnehmer im Betrieb mitzubestimmen. Das Mitbestimmungsrecht bezweckt die gleichberechtigte Teilhabe der Arbeitnehmer an der Gestaltung der betrieblichen Ordnung, die andernfalls vom Arbeitgeber kraft seiner unterneh397

Um auf das Änderungsverhalten autonomer Systeme sachgerecht zu reagieren, könnten die Betriebspartner vereinbaren, dass bestimmte Standards stets einzuhalten sind; s. Klebe, SR 2019, 128, 133. 398 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 34 f. m. w. N. 399 BAG, Urt. v. 25. 02. 2015 – 1 AZR 642/13, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 137 = NZA 2015, 442, 445 Rn. 47; ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 139; krit. Richardi/Richardi/ Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 101 ff. 400 Vgl. NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 40; DKW-Klebe, BetrVG § 87 Rn. 5; s. auch mit Blick auf Big Data-Analysen Culik, Beschäftigtendatenschutz, 184. 401 Fitting, BetrVG § 87 Rn. 266; krit. HWGNRH-Worzalla, BetrVG § 87 Rn. 395. 402 NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 162; GK-BetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 608.

402

4. Teil: Praktische Durchsetzung

merischen Organisationsfreiheit im Wege des Direktionsrechts einseitig vorgegeben werden würde.403 Der Mitbestimmung unterliegt nur das Ordnungsverhalten, nicht das Arbeitsverhalten.404 Automatisierte Anordnungen, mit denen die geschuldete Arbeitsleistung unmittelbar konkretisiert wird, unterfallen damit nicht der Mitbestimmung gemäß § 87 Abs. 1 Nr. 1 BetrVG.405 Soll das Entscheidungssystem hingegen zur Förderung des äußeren Erscheinungsbildes des Unternehmens bspw. unter Berücksichtigung aktueller Modetrends berechtigt sein, die Dienstkleidungsvorschriften flexibel anzupassen,406 so ist der Betriebsrat hieran ebenso zu beteiligen wie an der Anordnung zum Tragen von Schutzkleidung (etwa Mund-/Nasenschutz).407 Gleiches gilt nach allgemeinen Grundsätzen für den Erlass eines Alkohol-408 oder Rauchverbots,409 nicht aber für die Beschreibung von Unternehmenszielen.410 b) Beginn und Ende sowie Verteilung der Arbeitszeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 2 BetrVG) Der Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme kann ferner Auswirkungen auf die tägliche Arbeitszeit und deren Verteilung auf die einzelnen Wochentage haben. Ihr Einsatz im Rahmen flexibler Geschäftsmodelle kann bspw. ebenso flexible Anordnungen über Beginn und Ende der Arbeitszeit notwendig machen.411 Mit derartigen Szenarien betroffen steht dem Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht aus § 87 Abs. 1 Nr. 2 BetrVG zu.412 Hiernach hat er über Beginn und Ende der täglichen Arbeitszeit einschließlich der Pausen sowie die Verteilung der Arbeitszeit auf die einzelnen Wochentage mitzubestimmen. Arbeitszeit i. S. d. § 87 Abs. 1 Nr. 2 BetrVG ist die Zeit, während derer der Arbeitnehmer die von ihm in einem bestimmten 403

BAG, Beschl. v. 13. 02. 2007 – 1 ABR 18/06, AP BetrVG 1972 § 87 Ordnung des Betriebes Nr. 40 = NZA 2007, 640, 641 Rn. 9; Fitting, BetrVG § 87 Rn. 64. 404 BAG, Beschl. v. 27. 01. 2004 – 1 ABR 7/03, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 40 = NZA 2004, 556, 557; Richardi/Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 179 f. 405 Vgl. BAG, Beschl. v. 22. 07. 2008 – 1 ABR 40/07, AP BetrVG 1972 § 87 Nr. 14 = NZA 2008, 1248, 1254 Rn. 58; Beschl. v. 13. 02. 2007 – 1 ABR 18/06, AP BetrVG 1972 § 87 Ordnung des Betriebes Nr. 40 = NZA 2007, 640, 641 Rn. 9; Fitting, BetrVG § 87 Rn. 67 f.; NKGA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 67. 406 Vgl. BAG, Urt. v. 30. 09. 2014 – 1 AZR 1083/12, AP BetrVG 1972 § 87 Ordnung des Betriebes Nr. 46 = NZA 2015, 121. 407 Hierzu Fuhlrott, GWR 2020, 107, 108. Daneben ist auch § 87 Abs. 1 Nr. 7 BetrVG zu beachten. Ein Mitbestimmungsrecht besteht allerdings nur, wenn das Tragen der betreffenden Schutzkleidung nicht bereits gesetzlich angeordnet ist (§ 87 Abs. 1 Eingangss. BetrVG); s. m. w. N. Brose/Greiner/Preis, NZA 2011, 369, 373. 408 BAG, Urt. v. 23. 09. 1986 – 1 AZR 83/85, AP BPersVG § 75 Nr. 20 = NZA 1987, 250. 409 BAG, Urt. v. 19. 01. 1999 – 1 AZR 499/98, AP BetrVG 1972 § 87 Ordnung des Betriebes Nr. 28 = NZA 1999, 546. 410 BAG, Beschl. v. 22.07. 2008 – 1 ABR 40/07, AP BetrVG 1972 § 87 Nr. 14 = NZA 2008, 1248. 411 Vgl. hierzu etwa Karthaus, NZA 2017, 558, 562. 412 Schwarze, RdA 2019, 115, 119.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

403

zeitlichen Umfang vertraglich geschuldete Arbeitsleistung tatsächlich zu erbringen hat.413 Gegenstand des Mitbestimmungsrechts ist folglich der Zeitraum, während dessen der Arbeitgeber vom Arbeitnehmer die Erfüllung seiner vertraglichen Hauptleistungspflichten verlangen und dieser sie ihm – ggf. mit der Folge des § 293 BGB – anbieten kann.414 Neben der Aufstellung und Abänderung von Dienstplänen415 bezieht sich das Mitbestimmungsrecht etwa auch auf die Einführung von Schichtarbeit.416 Nicht umfasst ist die Festlegung der Dauer der wöchentlichen Arbeitszeit, d. h. der Umfang des geschuldeten Arbeitszeitvolumens.417 Der Betriebsrat könnte jedoch darauf hinwirken, dass bestimmte Weisungen betreffend die kurzfristige Änderung der Arbeitszeit nicht durch technische Entscheidungssysteme vorgenommen werden.418 Setzt sich der Arbeitgeber über das Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats hinweg, sind entsprechende Anordnungen des Entscheidungssystems für die Arbeitnehmer unbeachtlich. Es gilt die bisherige Arbeitszeitregelung.419 Die Mitbestimmung des Betriebsrats ist Wirksamkeitsvoraussetzung.420 c) Vorübergehende Verkürzung oder Verlängerung der Arbeitszeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG) Soll das Entscheidungssystem darüber hinaus befugt sein, die betriebsübliche Arbeitszeit vorübergehend zu verkürzen oder zu verlängern, bedarf es auch hierzu der Mitbestimmung des Betriebsrats (§ 87 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG). Maßgeblich ist, dass die Abweichung von der betriebsüblichen Arbeitszeit nur vorübergehender Natur ist und im Anschluss hieran eine Rückkehr zur betriebsüblichen Arbeitszeit erfolgt.421 Der Betriebsrat ist an der Ausgestaltung des Entscheidungssystems folglich zu beteiligen, wenn durch dessen Einsatz – etwa auf Grundlage einer ar-

413 BAG, Beschl. v. 17. 11. 2015 – 1 ABR 76/13, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 138 = NZA 2016, 247, 249 Rn. 24. 414 BAG, Beschl. v. 14. 11. 2006 – 1 ABR 5/06, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 121 = NZA 2007, 458, 460 Rn. 27. 415 BAG, Beschl. v. 25. 09. 2012 – 1 ABR 49/11, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 129 = NZA 2013, 159. 416 BAG, Beschl. v. 09. 07. 2013 – 1 ABR 19/12, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 130 = NZA 2014, 99. 417 BAG, Beschl. v. 22. 07. 2003 – 1 ABR 28/02, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 108 = NZA 2004, 507. 418 Vgl. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 40. 419 GK-BetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 374. 420 GK-BetrVG/Gutzeit, § 87 Rn. 374; diff. Richardi/Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 343. 421 BAG, Beschl. v. 09. 07. 2013 – 1 ABR 19/12, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 130 = NZA 2014, 99.

404

4. Teil: Praktische Durchsetzung

beitsvertraglichen Abrede422 – Kurzarbeit oder Überstunden flexibel angeordnet werden sollen. Die Nichtbeteiligung des Betriebsrats hat die Unwirksamkeit entsprechender algorithmischer Anordnungen zur Folge, sodass die betroffenen Arbeitnehmer die Überstunden nicht erbringen müssen sowie im Falle der angeordneten Kurzarbeit ihren „vollen“ Lohn einfordern können (§ 615 S. 1 BGB).423 d) Mobile Arbeit (§ 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG) Ein weiterer Anknüpfungspunkt für die Beteiligung des Betriebsrats bei der Ausgestaltung algorithmischer Systeme könnte in dem neu eingefügten § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG zu finden sein. Hiernach hat der Betriebsrat bei der Ausgestaltung von mobiler Arbeit mitzubestimmen, die mittels Informations- und Kommunikationstechnik erbracht wird. Auf den ersten Blick scheint das Mitbestimmungsrecht gerade auf Konstellationen der neuartigen algorithmenbasierten („mittels Informations- und Kommunikationstechnik“) Plattformarbeit („mobile Arbeit“) zugeschnitten zu sein, wie sie die Rechtsprechung in Gestalt von Crowdworker und Rider in jüngerer Zeit beschäftigt haben.424 Kennzeichnend für derartige Beschäftigungsverhältnisse ist ihre nahezu vollständige automatisierte Abwicklung.425 Es ließe sich daher erwägen, in § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG ein weiteres zentrales Mitbestimmungsrecht für die Algorithmisierung arbeitsrechtlicher Entscheidungsprozesse zu erblicken. aa) Anwendungsbereich Nach der gesetzgeberischen Konzeption bildet § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG einen Auffangtatbestand für alle Regelungen zur mobilen Arbeit.426 Ein Arbeitnehmer leistet mobile Arbeit, wenn er die geschuldete Arbeitsleistung – und sei es nur gelegentlich – unter Verwendung von Informations- und Kommunikationstechnik außerhalb der Betriebsstätte erbringt.427 Der Arbeitsort muss selbst gewählt oder mit dem Arbeitgeber vereinbart worden sein.428 Es handelt sich demnach nicht um mobile Arbeit, wenn die Arbeitsleistung allein im Betrieb oder bereits nach ihrer

422

BAG, Urt. v. 10. 10. 2006 – 1 AZR 811/05, AP BPersVG § 75 Nr. 85 = NZA 2007, 637, 638 Rn. 12 (Kurzarbeit). 423 Vgl. NK-GA/Schwarze, BetrVG § 87 Rn. 40. 424 Vgl. BAG, Urt. v. 01. 12. 2020 – 9 AZR 102/20, AP BGB § 611 Abhängigkeit Nr. 132 = NZA 2021, 552; Urt. v. 10. 11. 2021 – 5 AZR 334/21, AP BGB § 611a nF Nr. 1 = NZA 2022, 401. 425 Vgl. den Vorschlag für eine Richtlinie des Europäischen Parlaments und des Rates zur Verbesserung der Arbeitsbedingungen in der Plattformarbeit (COM(2021) 762 final), S. 1 f. 426 BT-Drs. 19/28899, S. 23. 427 Bayreuther, NZA 2021, 839, 839. 428 Vgl. Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 989e, sowie ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 136, die jeweils auf die Tätigkeit im „Home Office“ verweisen.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

405

Eigenart mobil erbracht wird (bspw. Handelsvertreter oder Monteur).429 Diese tatbestandliche Einschränkung hat eine merkliche Auswirkung auf den hiesigen Untersuchungsgegenstand: § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG erfasst gerade nicht die eingangs angeführten Praxisbeispiele, da die Mobilität plattformbasierter Arbeit regelmäßig in ihrer Eigenart begründet ist. Anders gewendet: § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG findet keine Anwendung auf Rider, da diese als Lieferanten von Speisen und Getränken ihren Arbeitsort gerade nicht selbst wählen.430 Allenfalls der Crowdworker könnte – je nach Fallgestaltung – nach Absprache mit dem Arbeitgeber nicht (nur) in dessen Betrieb, sondern (auch) aus dem sog. Home Office tätig werden. bb) Reichweite Das Mitbestimmungsrecht betrifft nur die Ausgestaltung mobiler Arbeit („Wie“), nicht ihre Einführung („Ob“).431 Nur, wenn sich Arbeitgeber und Arbeitnehmer auf eine Tätigkeit im Home Office geeinigt haben, wird das Mitbestimmungsrecht virulent. Allein mit Blick auf deren Ausgestaltung steht dem Betriebsrat ein Initiativrecht zu.432 So soll der Betriebsrat etwa auf Verabredungen u¨ ber den zeitlichen Umfang mobiler Arbeit, u¨ ber Beginn und Ende der ta¨ glichen Arbeitszeit in Bezug auf mobile Arbeit oder u¨ ber den Ort der mobilen Arbeit hinwirken.433 Ferner schweben dem Gesetzgeber Regelungen zu konkreten Anwesenheitspflichten in der Betriebssta¨ tte des Arbeitgebers, zur Erreichbarkeit, zum Umgang mit Arbeitsmitteln der mobilen Arbeit und u¨ ber einzuhaltende Sicherheitsaspekte vor.434 Ungeachtet § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG könnte sich das Mitbestimmungsrecht damit etwa auf die Kontrollmöglichkeiten des Arbeitgebers gegenüber den im Home Office Beschäftigten auswirken. Soll etwa KI-gestützt das Bildschirmverhalten der Beschäftigten stichprobenartig kontrolliert werden,435 hätte der Arbeitgeber das System auf die getroffenen Absprachen über die Erreichbarkeit der Arbeitnehmer im Home Office zu konditionieren. Alles in allem bringen die vom Gesetzgeber anvisierten Regelungsfelder allerdings zum Ausdruck, dass die Algorithmisierung von Arbeitgeberentscheidungen als solche nicht zum Regelungsanliegen des § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG zählt. Zwar ließe der weite Wortlaut („Ausgestaltung“)436 derartige Regelungen zu. Da die Fragestellungen algorithmisierter Arbeitgeberentscheidungen, 429

Bayreuther, NZA 2021, 839, 839; ErfK/Kania, BetrVG § 87 Rn. 138 unter Rekurs auf das Merkmal „mittels Informations- und Kommunikationstechnik“; vgl. auch BT-Drs. 19/ 28899, S. 23; für ein weitergehendes Verständnis hingegen Horstmeier, BB 2022, 116, 118. 430 Frank/Heine, NZA 2022, 543, 546. 431 BT-Drs. 19/28899, S. 23. 432 Richardi/Maschmann, BetrVG § 87 Rn. 989i. 433 BT-Drs. 19/28899, S. 23. 434 Krit. mit Blick auf die bereits bestehenden Mitbestimmungsrechte Möllenkamp, DB 2021, 1198, 1201; Schiefer/Worzalla, NZA 2021, 817, 823. 435 Vgl. hierzu Frank/Heine, BB 2021, 248, 249. 436 Krit. Schiefer/Worzalla, NZA 2021, 817, 823.

406

4. Teil: Praktische Durchsetzung

einschließlich ihrer datengetriebenen Vorbereitung, indes allen voran von § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG erfasst werden, dürfte ein Rückgriff auf § 87 Abs. 1 Nr. 14 BetrVG kein Mehr an Mitbestimmung versprechen. e) Aufstellung allgemeiner Beurteilungsgrundsätze (§ 94 Abs. 2 Alt. 2 BetrVG) Sollen Arbeitgeberentscheidungen mittels Verfahren wie People Analytics gezielt vorbereitet werden, liegen der Datenverarbeitung bestimmte Bewertungsparameter (bspw. Qualifikation, Kundenresonanz, Bereitschaft zu Überstunden, Mitarbeiterbefragungen) zugrunde.437 Die Daten werden unter Anwendung generalisierender Bewertungskriterien derart in Beziehung zueinander gesetzt, dass sie weitergehende, vergleichende Aussagen über den Arbeitnehmer generieren.438 Sollen etwa förderungswürdige Mitarbeiter mittels automatisierter Verfahren identifiziert werden, bedarf es dem Sinn und Zweck nach möglichst einheitlicher Kriterien, um tatsächlich den „geeignetsten“ Mitarbeiter ausfindig zu machen. Entschließt sich der Arbeitgeber, allgemeine Beurteilungsprinzipien einzuführen,439 ist das Beteiligungsrecht des Betriebsrats aus § 94 Abs. 2 Alt. 2 i. V. m. § 94 Abs. 1 BetrVG zu beachten.440 Danach bedarf die Aufstellung allgemeiner Beurteilungsgrundsätze der Zustimmung des Betriebsrats.441 Unter allgemeinen Beurteilungsgrundsätzen sind Bestimmungen zu verstehen, die eine Bewertung des Verhaltens oder der Leistung der Arbeitnehmer verobjektivieren oder vereinheitlichen und an Kriterien ausrichten sollen, die für die Beurteilung jeweils erheblich sind.442 Gegenstand des Beteiligungsrechts ist die Frage, nach welchen Gesichtspunkten Arbeitnehmer insgesamt oder in Teilen ihrer Leistung oder ihres Verhaltens

437

Götz, Personalmanagement, 199 f.; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 680. Culik, Beschäftigtendatenschutz, 185. 439 Ein Initiativrecht steht dem Betriebsrat nicht zu, vgl. BAG, Beschl. v. 17. 03. 2015 – 1 ABR 48/13, AP BetrVG 1972 § 94 Nr. 11 = NZA 2015, 885, 887 Rn. 25. 440 Sollen Bewerbern i. R. d. Auswahlverfahrens oder Arbeitnehmern im laufenden Arbeitsverhältnis bestimmte standardisierte Fragen über persönliche Verhältnisse, Kenntnisse und Fähigkeiten unter Nutzung automatisierter Systeme gestellt werden (etwa zum Zweck der Erstellung eines Eignungsprofils), hat der Betriebsrat auch über die Festlegung derartiger Personalfragebögen mitzubestimmen (§ 94 Abs. 1 BetrVG); Götz, Personalmanagement, 199; Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 35; für eine gesetzgeberische Klarstellung Schwarze, RdA 2019, 115, 120; für das sog. E-Recruiting s. Dzida/Groh, ArbRB 2018, 179, 182; Göpfert/Dußmann, NZA-Beilage 2016, 41, 45; Lützeler/Kopp, ArbRAktuell 2015, 491, 493. 441 Fitting, BetrVG § 94 Rn. 28. 442 BAG, Beschl. v. 17. 03. 2015 – 1 ABR 48/13, AP BetrVG 1972 § 94 Nr. 11 = NZA 2015, 885, 887 Rn. 25; vgl. auch Beschl. v. 11. 12. 2018 – 1 ABR 13/17, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 51 = NZA 2019, 1009, 1013 Rn. 37. 438

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

407

beurteilt werden sollen.443 Nicht erfasst wird die Beurteilung als solche.444 Der automatisierte Abgleich des Fähigkeits- und Eignungsprofils des Beschäftigten mit einem Anforderungsprofil (sog. Matching) unterliegt daher ebenso wenig dem Zustimmungsrecht wie die hierdurch generierte Aussage über die Eignung.445 Ein anderes gilt für die vorgelagerte Programmierung des Systems.446 Die algorithmische Fixierung447 der allgemeinen Beurteilungsmaßstäbe (allen voran Fähigkeits- sowie Eignungsmerkmale) bedarf der Zustimmung des Betriebsrats.448 Nicht anders zu bewerten ist es, wenn autonome Systeme die jeweiligen materiellen Beurteilungsgrundsätze selbstständig etablieren sollen.449 Das Zustimmungsrecht erstreckt sich ferner – unabhängig von Art. 22 Abs. 1 DSGVO – auf die Frage, ob die Beurteilung vollständig technisch generiert oder durch Zwischenschaltung einer natürlichen Person erfolgen soll.450 f) Auswahlrichtlinien (§ 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG) aa) Überblick Von besonderer Bedeutung für die algorithmische Ausgestaltung entscheidungsvorbereitender Systeme ist schließlich das Beteiligungsrecht aus § 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG.451 Entschließt sich der Arbeitgeber – und sei es unter Einsatz einer KI452 – zur Aufstellung von Richtlinien über die personelle Auswahl bei Einstellungen, Versetzungen, Umgruppierungen und Kündigungen, bedürfen diese sowie ihre inhaltliche Ausgestaltung der Zustimmung des Betriebsrats.453 In Betrieben mit mehr als 500 Arbeitnehmern steht auch dem Betriebsrat ein Initiativrecht zu. Gemäß § 95 Abs. 2 S. 1 BetrVG kann er hierbei die Aufstellung von Richtlinien über zu beachtende fachliche und persönliche Voraussetzungen sowie soziale Gesichtspunkte verlangen.454 443 BAG, Beschl. v. 14. 01. 2014 – 1 ABR 49/12, AP BetrVG 1972 § 94 Nr. 10 = NZA-RR 2014, 356 Rn. 13; DKW-Wankel, BetrVG § 94 Rn. 32. 444 HWGNRH-Rose, BetrVG § 94 Rn. 72. 445 HWGNRH-Rose, BetrVG § 94 Rn. 81; dagegen DKW-Wankel, BetrVG § 94 Rn. 35. 446 S. auch Culik, Beschäftigtendatenschutz, 185; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 680. 447 Zum Einsichtsrecht des Betriebsrats in den Algorithmus sogleich. 448 Götz, Personalmanagement, 199; DKW-Wankel, BetrVG § 94 Rn. 38 (unter Hinweis auf Art. 22 DSGVO); Fitting, BetrVG § 94 Rn. 30; Richardi/Thüsing, BetrVG § 94 Rn. 62; vgl. auch ErfK/Kania, BetrVG § 94 Rn. 4. 449 HWGNRH-Rose, BetrVG § 94 Rn. 82; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 680a; vgl. auch ders., NZA 2017, 1481, 1487. 450 Richardi/Thüsing, BetrVG § 94 Rn. 62. 451 Hierzu auch Götz, Personalmanagement, 196 f.; Klebe, SR 2019, 128, 134. 452 Hierzu noch unter C.III.1. 453 Fitting, BetrVG § 95 Rn. 15; ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 6. 454 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 1.

408

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Die Mitbestimmung verfolgt den Zweck, personelle Entscheidungen durch die Bindung an objektive, transparente Kriterien zu versachlichen.455 Der Arbeitnehmer soll erkennen können, aus welchen Gründen er von einer belastenden Personalmaßnahme betroffen oder von einer günstigen Maßnahme ausgenommen wird.456 Die durch die Aufstellung von Auswahlrichtlinien gewährleistete Transparenz soll damit Streitigkeiten zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer vorbeugen.457 Zwar obliegt die Personalentscheidung unverändert dem Arbeitgeber. Die Aufstellung von Auswahlrichtlinien führt aber zu einer Beschränkung seines Ermessensspielraums.458 bb) Umfang Auswahlrichtlinien beschreiben ein Regelwerk, das der Arbeitgeber seiner personellen Auswahlentscheidung zugrunde legt.459 Gemeint sind abstrakt-generelle Grundsätze, welche die für die jeweilige personelle Auswahl maßgeblichen fachlichen, persönlichen oder sozialen Gesichtspunkte gewichten.460 Auswahlrichtlinien können ferner bestimmen, welche Kriterien keinen Eingang in die Auswahlentscheidung finden dürfen. Der Ermessensspielraum des Arbeitgebers wird dabei umso stärker beschränkt, je differenzierter die Auswahlrichtlinie ausgestaltet ist.461 Zur näheren Konkretisierung dieser Grundsätze bietet sich für die Zwecke dieser Untersuchung ein Vergleich zum Einsatz automatisierter Personalinformationssysteme an.462 Danach unterliegt die systematische Erhebung personenbezogener Daten – anders als nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG oder § 94 Abs. 1 BetrVG463 – nicht dem Beteiligungsrecht des § 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG.464 Erst ihre Verknüpfung zum Zwecke der Entscheidungsvorbereitung macht die Festlegung der materiellen Auswahlmerkmale mitbestimmungspflichtig.465 Soll etwa der für eine bestimmte 455

GK-BetrVG/Raab, § 95 Rn. 1; ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 1. BAG, Beschl. v. 26. 07. 2005 – 1 ABR 29/04, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 43 = NZA 2005, 1372, 1372 f. 457 Fitting, BetrVG § 95 Rn. 2. 458 BAG, Beschl. v. 27. 10. 1991 – 1 ABR 4/92, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 29 = NZA 1993, 607; Fitting, BetrVG § 95 Rn. 7; NK-GA/Eylert/Waskow, BetrVG § 95 Rn. 3; Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 7: unter Hinweis auf den Begriff „Richtlinie“; hiergegen DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 27. 459 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 6. 460 BAG, Beschl. v. 26. 07. 2005 – 1 ABR 29/04, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 43 = NZA 2005, 1372, 1373. 461 Fitting, BetrVG § 95 Rn. 7. 462 Vgl. BAG, Beschl. v. 11. 03. 1986 – 1 ABR 12/84, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 14 = NZA 1986, 526. 463 S. oben 4. Teil, Fn. 440. 464 HWGNRH-Rose, BetrVG § 95 Rn. 25; NK-GA/Eylert/Waskow, BetrVG § 95 Rn. 5. 465 Fitting, BetrVG § 95 Rn. 11; Kilian/Heussen/Imping, Kap. 70.11 Rn. 46; s. auch Dzida/ Groh, ArbRB 2018, 179, 182. 456

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

409

Stelle (Versetzung) „geeignetste“ Kandidat dadurch ermittelt werden, dass die Fähigkeits- und Eignungsprofile der Bewerber mit dem Anforderungsprofil der zu besetzenden Stelle unter Anwendung algorithmischer Systeme abgeglichen werden, hat der Betriebsrat über die hierbei zu verarbeitenden fachlichen (bspw. Grund- und Spezialkenntnisse, Qualifikation, beruflicher Werdegang) und persönlichen Parameter (bspw. Alter, Gesundheitszustand, Belastbarkeit und Führungsverhalten)466 sowie die sozialen Gesichtspunkte als auch über ihre Gewichtung zueinander mitzubestimmen.467 Die Bestimmung der Gewichtung umfasst die Festlegung, welchen Kriterien welche Wertigkeit beizumessen ist.468 (1) Einsichtsrecht in den Algorithmus Das wiederum erfordert im Umgang mit automatisierten Systemen, dass der Arbeitgeber dem Betriebsrat den anzuwendenden Algorithmus offenzulegen und ihm die Möglichkeit einzuräumen hat, das algorithmische Verfahren (wie bei der Aufstellung von Punktesystemen)469 inhaltlich mitzugestalten.470 Dabei gilt es für den Arbeitgeber zu berücksichtigen, dass der Betriebsrat in aller Regel keine herausragenden Programmierkenntnisse aufweisen dürfte. Damit der Betriebsrat an der Gestaltung der Auswahlrichtlinie jedoch sachgerecht mitwirken kann, hat der Arbeitgeber den Algorithmus lesbar aufzubereiten. Ziel der Aufbereitung muss es sein, dass der Betriebsrat – ggf. unter Hinzuziehung eines Sachverständigen (§ 80 Abs. 3 BetrVG) – erkennen kann, welche konkreten Kriterien mit welchem Gewicht unter Zugrundelegung des Algorithmus Eingang in das Auswahlergebnis finden sollen.471 (2) Stellen- und Funktionsbeschreibungen Hiervon abzugrenzen ist die Festlegung von Stellen- und Funktionsbeschreibungen.472 Mit einer Stellenbeschreibung werden die Funktion einer bestimmten Stelle innerhalb des betrieblichen Geschehens festgelegt und deren Aufgabe und Kompetenz definiert sowie die Tätigkeiten beschrieben, die im Einzelnen zur Er-

466

ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 13. Götz, Personalmanagement, 196; Fitting, BetrVG § 95 Rn. 11, 22; Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 14; Kilian/Heussen/Imping, Kap. 70.11 Rn. 46; NK-GA/Eylert/Waskow, BetrVG § 95 Rn. 3, abl. HWGNRH-Rose, BetrVG § 95 Rn. 25. 468 Fitting, BetrVG § 95 Rn. 21. 469 Vgl. BAG, Beschl. v. 27. 10. 1991 – 1 ABR 4/92, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 29 = NZA 1993, 607. 470 Culik, Beschäftigtendatenschutz, 185; Göpfert/Dußmann, NZA-Beilage 2016, 41, 45; Lützeler/Kopp, ArbRAktuell 2015, 491, 493. Geschäftsgeheimnisse des den Algorithmus ggf. zur Verfügung stellenden Dritten können dem Mitbestimmungsrecht nicht entgegengehalten werden, ohne dass hierdurch Sinn und Zweck der Beteiligung aufgehoben werden würde; in diese Richtung aber Götz, Personalmanagement, 197. 471 Ebenso Götz, Personalmanagement, 197 f. 472 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 19. 467

410

4. Teil: Praktische Durchsetzung

füllung dieser Aufgabe verrichtet werden müssen.473 Im Gegensatz dazu betreffen Funktionsbeschreibungen nicht die einzelnen Arbeitsplätze, sondern legen die Aufgaben für eine Gruppe von Stelleninhabern mit vergleichbaren Tätigkeiten fest.474 Die Stellen- und Funktionsbeschreibungen sind Teil der Personalplanung, über die der Betriebsrat nach § 92 Abs. 1 S. 1 BetrVG zu unterrichten ist.475 Stellenund Funktionsbeschreibungen sind mithin weder Auswahlrichtlinien noch Teile derselben, bei deren Aufstellung der Betriebsrat gemäß § 95 BetrVG mitzubestimmen hat.476 Konkret: Sollen automatisierte Systeme unter Beobachtung des Marktgeschehens flexibel festlegen, welche Tätigkeiten von welchen Abteilungen künftig auszuüben sind, so unterliegt diese Operation – für sich genommen – nicht der Zustimmung des Betriebsrats.477 Nichts anderes gilt, wenn anhand der algorithmisch vermittelten personalplanerischen Zielsetzungen gleichzeitig eine Festlegung darüber ergeht, welche fachlichen und persönlichen Voraussetzungen künftig für einen konkreten Arbeitsplatz einzufordern sind.478 (3) Anforderungsprofile Ebenso ist mit Blick auf eine etwaige algorithmische Erstellung von Anforderungsprofilen zu entscheiden. Durch die Anfertigung von Anforderungsprofilen weist der Arbeitgeber für bestimmte Arbeitsplätze aus, welchen Anforderungen fachlicher, persönlicher oder sonstiger Art ein potentieller Stelleninhaber genügen muss, um die dem Arbeitsplatz zugewiesene Aufgabe erfüllen zu können.479 Unter Berücksichtigung der Gesamtheit der Arbeitsplätze und der für diese formulierten Anforderungen ergibt sich so der betriebliche Personalbedarf. Die Erstellung von Anforderungsprofilen ist damit ebenfalls Teil der Personalbedarfsplanung, über die der Betriebsrat nach § 92 Abs. 1 S. 1 BetrVG zu unterrichten ist.480

473 BAG, Beschl. v. 14. 01. 2014 – 1 ABR 49/12, AP BetrVG 1972 § 94 Nr. 10 = NZA-RR 2014, 356, 357 Rn. 15; Beschl. v. 31. 10. 1984 – 1 ABR 63/8, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 3 = NZA 1984, 51. 474 DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 7. 475 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 19. 476 BAG, Beschl. v. 14. 01. 2014 – 1 ABR 49/12, AP BetrVG 1972 § 94 Nr. 10 = NZA-RR 2014, 356, 357 Rn. 15; Beschl. v. 31. 10. 1984 – 1 ABR 63/8, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 3 = NZA 1984, 51; zust. Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 19; abl. DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 8. 477 Vgl. Götz, Personalmanagement, 196 f. 478 Dagegen DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 8; s. auch Däubler, Gläserne Belegschafen, § 13 Rn. 682. 479 BAG, Beschl. v. 31. 05. 1983 – 1 ABR 6/80, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 2 = NZA 1984, 49. 480 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 21.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

411

Eine Beteiligung des Betriebsrats nach § 95 BetrVG besteht dagegen nicht.481 Allein der Umstand, dass Anforderungsprofile die Entscheidung über die Einstellung eines Bewerbers beeinflussen, macht diese noch nicht zu Auswahlrichtlinien i. S. d. § 95 BetrVG.482 Durch das Anforderungsprofil legt der Arbeitgeber lediglich seine subjektiven Vorstellungen über die Anforderungen einer Stelle an potentielle Bewerber fest. Unerheblich ist dabei, auf welche (ggf. technisch vermittelten) Erkenntnisse seine Vorstellung gründet. Dem entspricht es, dass die nach seiner Vorstellung mit der Stelle verbundenen Anforderungen weder empirisch belegbar noch rational begründbar sein müssen.483 Erst wenn der Arbeitgeber die im Anforderungsprofil festgelegten Voraussetzungen seiner Auswahlentscheidung zugrunde legt, erhebt er sie zur zustimmungsbedürftigen Auswahlrichtlinie i. S. d. § 95 Abs. 1 BetrVG.484 Ein algorithmisch vermitteltes Anforderungsprofil mag die Auswahlentscheidung des Arbeitgebers somit zwar faktisch prägen. Eine Zustimmungspflicht gemäß § 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG besteht aber erst, wenn das eingesetzte KISystem Bewerberdaten mit dem Anforderungsprofil anhand dann abstrakt-genereller Auswahlgesichtspunkte vergleicht.485 cc) Rechtsfolgen mitbestimmungswidriger Entscheidungen Setzt sich der Arbeitgeber über eine Auswahlrichtlinie hinweg, ist der Betriebsrat berechtigt, seine Zustimmung zu einer Einstellung, Umgruppierung oder Versetzung zu verweigern (§ 99 Abs. 2 Nr. 2 BetrVG) sowie einer ordentlichen Kündigung zu widersprechen (§ 102 Abs. 3 Nr. 2 BetrVG). Individualarbeitsrechtlich führt ein Verstoß gegen eine Auswahlrichtlinie zur Sozialwidrigkeit der ordentlichen Kündigung (§ 1 Abs. 2 S. 2 Nr. 1 lit. a KSchG). Der Betriebsrat wird sein Zustimmungsverweigerungsrecht ebenso wie sein Widerspruchsrecht freilich nur dann wirksam ausüben können, wenn ihm die maßgebliche Auswahlrichtlinie bekannt ist. Das ist nach herkömmlichen Maßstäben selbstverständlich, stellt die Betriebsparteien für den Fall automatisierter Auswahlsysteme möglicherweise jedoch vor erhebliche Probleme: Nur wenn der Betriebsrat Kenntnis davon hat, welcher Auswahlalgorithmus im konkreten Kündigungsfall486 Anwendung gefunden hat, kann er einen Verstoß gegen die verabredeten Grundsätze geltend machen. 481 BAG, Beschl. v. 31. 01. 1984 – 1 ABR 63/81, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 3 = NZA 1984, 51, 52; ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 12; hiergegen DKW-Wankel, BetrVG § 95 Rn. 6. 482 BAG, Beschl. v. 31. 05. 1983 – 1 ABR 6/80, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 2 = NZA 1984, 49. 483 BAG, Beschl. v. 31. 05. 1983 – 1 ABR 6/80, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 2 = NZA 1984, 49. 484 Richardi/Thüsing, BetrVG § 95 Rn. 21; ErfK/Kania, BetrVG § 95 Rn. 12. 485 Ebenso Götz, Personalmanagement, 197. 486 Vgl. BAG, Beschl. v. 26. 07. 2007 – 1 ABR 29/04, AP BetrVG 1972 § 95 Nr. 43 = NZA 2007, 1372.

412

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Fraglich ist daher, wie mit dem (wohl hypothetischen) Fall umzugehen ist, in dem sich die Betriebsparteien auf Auswahlrichtlinien einigen, die sich unter Anwendung autonomer Verfahren laufend selbstständig anpassen sollen, ohne dass der konkret angewendete Auswahlalgorithmus rückblickend einsehbar ist. Ohne Feststellung der angewendeten Auswahlrichtlinie liefen nicht nur die Rechte des Betriebsrats aus § 99 Abs. 2 Nr. 2 sowie § 102 Abs. 3 Nr. 2 BetrVG leer, sondern auch der Unwirksamkeitsgrund des § 1 Abs. 2 S. 2 Nr. 1 lit. a KSchG: Gegen welche Auswahlrichtlinie könnte konkret verstoßen worden sein? Will man diese Konsequenz aus Gründen des Arbeitnehmerschutzes (§ 75 Abs. 2 BetrVG) nicht ziehen, hat man in diesen Fällen dafür zu votieren, dass die Entscheidung in der Sache (Einstellung, Versetzung, Umgruppierung, Kündigung) stets unter Verstoß gegen eine Auswahlrichtlinie ergangen ist. Hierfür streiten neben den skizzierten Konsequenzen auch teleologische Gesichtspunkte. Das Beteiligungsrecht nach § 95 BetrVG besteht gerade zu dem Zweck, eine „weitgehende Transparenz“ der bei personellen Maßnahmen angewendeten Grundsätze sicherzustellen.487 Wenn aber autonome Systeme diese Transparenz nicht gewährleisten (können), stellen sie keine geeigneten Instrumente i. S. d. § 95 Abs. 1 S. 1 BetrVG dar.488 3. Zwischenfazit Die bisherige Darstellung hat gezeigt, dass bei der Einführung algorithmischer Entscheidungssysteme weitreichende Beteiligungsrechte des Betriebsrats zu beachten sind. Der Betriebsrat wird dadurch in die Lage versetzt, neben dem Ob ihrer Einführung (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG), auch ihre Ausgestaltung zum Gegenstand der Mitbestimmung zu machen. Der Betriebsrat kann auf diesem Wege etwa Einfluss darauf nehmen, welche Daten der Beschäftigten erhoben werden (§ 87 Abs. 1 Nr. 6, § 94 Abs. 1, Abs. 2 Alt. 2 BetrVG), mit welcher Gewichtung die jeweiligen Daten Eingang in den automatisierten Verarbeitungsprozess finden (§ 95 Abs. 1 S. 1, Abs. 2 BetrVG) und welche (Auswahl-)Ergebnisse hierdurch erzielt werden sollen (§ 87 Abs. 1 Nr. 1 – 3, § 95 Abs. 1 S. 1, Abs. 2 BetrVG). Ferner ist der Betriebsrat berechtigt, über das Verfahren der Beurteilung mitzubestimmen (§ 94 Abs. 2 Alt. 2 i. V. m. § 94 Abs. 1, BetrVG). Hierdurch kann er etwa Einfluss darauf nehmen, ob eine Beurteilung vollständig technisch generiert werden soll oder unter Mitwirkung einer natürlichen Person zu erfolgen hat.

II. Beteiligung im Rahmen konkreter Arbeitgeberentscheidungen Die Einflussmöglichkeiten des Betriebsrats im Vorfeld konkreter Entscheidungsfindungen garantieren indes kein den Anforderungen des Art. 22 Abs. 1 487 488

BT-Drs. VI/1786, S. 50. Insofern entgegen Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 36.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

413

DSGVO genügendes Dazwischentreten. Nicht die Mitbestimmung über die algorithmische Ausgestaltung von Auswahlverfahren – um nur ein Beispiel zu nennen – bietet Gewähr dafür, dass der Arbeitgeber die Vor-Entscheidung im Einzelfall aus ihrem bloß syntaktischen Korsett befreit und in eine eigene Entscheidung überführt. Die Gefahr der algorithmischen Fremdbestimmung wird hierdurch überschaubarer, besteht im Prinzip jedoch fort. Ein anderes Urteil könnte sich einstellen unter Berücksichtigung der Beteiligungsrechte des Betriebsrats, die ihn zur Mitwirkung in konkreten Entscheidungsprozessen berechtigen. Hierzu zählt neben dem Zustimmungs-, Informations- und Auskunftsrecht des § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG sowie dem Anhörungsrecht aus § 102 Abs. 1 S. 1 BetrVG auch das allgemeine Auskunftsrecht gemäß § 80 Abs. 2 S. 1 Hs. 1, S. 2 Hs. 1 BetrVG. 1. Zulässigkeit betriebsinterner Verarbeitung personenbezogener Daten Bevor jedoch an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit unter Einbindung des Betriebsrats gedacht werden kann, ist zu klären, unter welchen Voraussetzungen die DSGVO eine derartige „betriebsinterne“489 Verarbeitung zulässt. Diese Frage stellt sich deshalb, weil es die Beteiligung des Betriebsrats im konkreten Entscheidungsprozess notwendig macht, dass ihm der Arbeitgeber personenbezogene Daten des betroffenen Arbeitnehmers zur Verfügung stellt. Die Beteiligung des Betriebsrats verlangt mit anderen Worten eine rechtfertigungsbedürftige Verarbeitung personenbezogener Daten i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO durch den Arbeitgeber.490 a) Kein Vorrang des BetrVG vor DSGVO und BDSG aa) Subsidiaritätsklausel gemäß Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. c DSGVO Zunächst ließe sich erwägen, die Zulässigkeit der betriebsinternen Datenverarbeitung allein nach den Vorschriften des BetrVG zu beurteilen.491 Das wäre der Fall, wenn die jeweilige Bestimmung des BetrVG eine rechtliche Verpflichtung darstellt und die Verarbeitung für deren Erfüllung erforderlich ist (Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. c DSGVO).492 Hierzu zählt nach Art. 6 Abs. 3 S. 1 lit. b DSGVO auch das Recht des Mitgliedstaates, dem der Verantwortliche unterliegt.493 Die betriebsverfassungs-

489

BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 34. 490 Vgl. BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 32 (zur Mitteilung der Schwangerschaft). 491 Vgl. Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 635. 492 In diese Richtung Däubler, CuA 9/2017, 28, 30. 493 DWWS-Däubler, DSGVO, Art. 15 Rn. 39.

414

4. Teil: Praktische Durchsetzung

rechtlichen Beteiligungsrechte der §§ 99, 102 BetrVG stellen unzweifelhaft rechtliche Verpflichtungen des Arbeitgebers dar.494 Art. 6 Abs. 3 S. 2 Alt. 1 DSGVO sieht weiterhin vor, dass die betreffende nationale Rechtsgrundlage den Zweck der Verarbeitung (ausdrücklich)495 festlegen muss. Mit der Festlegung des Zwecks soll das Ziel und der Grund benannt werden, zu dem die Datenverarbeitung durchgeführt werden soll.496 Unter Beachtung des Grundsatzes der Zweckbindung gemäß Art. 5 lit. b DSGVO muss die Bestimmung „eindeutig“, d. h. klar und präzise, sein.497 Der Zweck ist der Maßstab, an dem sich die Verarbeitung zu messen hat („erforderlich“).498 Durch die eindeutige Bestimmung soll es den Rechtsunterworfenen ermöglicht werden, die Anwendung der Vorschrift vorherzusehen.499 Die Bestimmungen des BetrVG sehen – im Gegensatz zu § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG – keinerlei eindeutige Zweckbestimmung vor. Es fehlt ihnen an einer ausdrücklichen Vorgabe, zu welchem Zweck dem Betriebsrat bspw. die Bewerbungsunterlagen nach § 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG vorzulegen sind. Das BetrVG wird dem Gebot der klaren und spezifischen Zweckbestimmung mithin nicht gerecht.500 Eine Beurteilung der Zulässigkeit der betriebsinternen Datenverarbeitung ausschließlich nach den Vorschriften des BetrVG ist daher abzulehnen.501 bb) Subsidiaritätsklausel gemäß § 1 Abs. 2 BDSG Schon unter Geltung des BDSG a. F. war gleichwohl anerkannt, dass die Datenverarbeitung zum Zwecke der Erfüllung betriebsverfassungsrechtlicher Pflichten einen legitimen Zweck darstellen konnte.502 § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG stellt dies nunmehr ausdrücklich klar.503 Die Verarbeitung personenbezogener Daten kann danach ebenfalls zulässig sein, wenn dies für die Erfüllung der sich aus einem Gesetz ergebenden Rechte und Pflichten der Interessenvertretung der Beschäftigten erfor-

494

Lücke, NZA 2019, 658, 662. E contrario Art. 6 Abs. 3 S. 2 Alt. 2 DSGVO („oder“); s. nur Schantz/Wolff, Datenschutzrecht, D. Rn. 599. 496 SHS/Roßnagel, Datenschutzrecht, Art. 5 DSGVO Rn. 68. 497 Kühling/Buchner/Buchner/Petri, DSGVO/BDSG, Art. 6 Rn. 91. 498 Vgl. Ehmann/Selmayr/Heberlein, DSGVO, Art. 6 Rn. 17. 499 Vgl. ErwG 41, S. 2. 500 Lücke, NZA 2019, 658, 662; Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 193 f.; i. Erg. auch FHS/ders., Betrieblicher Datenschutz, Teil V Kap. 3 Rn. 147 (dort Fn. 80). 501 Vgl. aber Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 53. 502 Vgl. BAG, Beschl. v. 14. 01. 2014 – 1 ABR 54/12, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 77 = NZA 2014, 738, 739 Rn. 28 (Recht auf Einsicht in Bruttoentgeltlisten); allgemein Paal/Pauly/ Gräber/Nolden, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 19; Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1083. 503 BT-Drs. 18/11325, S. 97. 495

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

415

derlich ist.504 Als Interessenvertretung der Beschäftigten zählt u. a. auch der Betriebsrat.505 Auf den Erlaubnistatbestand des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG ist freilich nur dann zurückzugehen, wenn und soweit keine andere Rechtsvorschrift „über den Datenschutz“ den Sachverhalt regelt (§ 1 Abs. 2 S. 1 und 2 BDSG) (sog. Tatbestandskongruenz).506 Diese andere Norm darf sich nicht in einer abstrakten Aufgabenbeschreibung erschöpfen, sondern muss eine konkrete Aussage hinsichtlich der Art der Daten sowie des Zwecks enthalten, der durch sie verfolgt wird.507 Dabei wird man den Beteiligungsrechten des Betriebsrats, insbesondere denjenigen Vorschriften, die bereits ihrem Wortlaut nach eine Übermittlung personenbezogener Daten einfordern (bspw. § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG), eine datenschutzrechtliche Implikation gewiss nicht absprechen können.508 Ihnen ermangelt es jedoch, wie besprochen, an einer ausdrücklichen Bestimmung des mit ihnen verfolgten datenschutzrechtlichen Zwecks.509 Das ist auch wenig verwunderlich, denn es geht dem BetrVG in erster Linie um die gleichberechtigte Teilhabe der Arbeitnehmer an den sie berührenden betrieblichen Abläufen.510 Die Vorschriften des BetrVG statuieren mit anderen Worten betriebsverfassungsrechtliche Pflichten, nicht aber eigenständige („spezifischere“) datenschutzrechtliche Erlaubnisnormen i. S. d. Art. 88 Abs. 1 DSGVO,511 mithin keine Rechtsvorschriften „über den Datenschutz“ i. S. d. § 1 Abs. 2 S. 1 BDSG.512 Die Regelungen des BetrVG genießen folglich auch keinen Vorrang vor denen des BDSG.513 504

Wybitul, NZA 2017, 413, 415. Ausdrücklich LAG Niedersachsen, Beschl. v. 22. 10. 2018 – 12 TaBV 23/18, NZA-RR 2019, 92, 93 Rn. 27; schon BAG, Beschl. v. 14. 01. 2014 – 1 ABR 54/12, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 77 = NZA 2014, 738, 739 Rn. 28 unter Hinweis auf BT-Drs. 16/13657, S. 21. 506 Gola, BB 2017, 1462, 1463. 507 Gola, BB 2017, 1462, 1463. 508 Vgl. Lücke, NZA 2019, 658, 659: BetrVG kein „datenschutzrechtliches Niemandsland“. 509 Vgl. dagegen etwa § 106 Abs. 3 BBG: „für Zwecke der Personalverwaltung oder der Personalwirtschaft“; s. auch Gola, BB 2017, 1462, 1463. 510 Vgl. nur ErfK/Koch, BetrVG § 1 Rn. 1. 511 Das gilt jedenfalls mit Blick auf Art. 88 Abs. 3 DSGVO. Ob die Vorschriften des BetrVG die Vorgaben des Art. 88 Abs. 2 DSGVO einhalten, wird unterschiedlich beurteilt; im Blick auf § 75 Abs. 2 BetrVG befürwortend Körner, NZA 2019, 1389, 1392; Klebe/Schmidt/Klengel, in: FS 100 Jahre BetrVR, 303, 311; s. dagegen Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 73; FHS/Selk, Betrieblicher Datenschutz, Teil V Kap. 3 Rn. 139; Wybitul, NZA 2017, 413, 415 f.; Lücke, NZA 2019, 658, 662: „offensichtliche Nichterfüllung“. 512 BAG, Beschl. v. 07. 05. 2019 – 1 ABR 53/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 87 = NZA 2019, 1218, 1222 Rn. 38 (dort zu § 80 Abs. 2 S. 2 Hs. 2 BetrVG); ebenso Lücke, NZA 2019, 658, 658 f.; FHS/Selk, Betrieblicher Datenschutz, Teil V Kap. 3 Rn. 31, 138; auch Düwell/Brink, NZA 2017, 1081, 1085; Wybitul, NZA 2017, 413, 415; s. aber Gola, BB 2017, 1462, 1465, der etwa § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG Vorrang vor § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG einräumt; s. auch Gola/ Heckmann/ders., BDSG, § 26 Rn. 187; ebenso Richardi/Dörner/Weber/Gräfl, PersVR, BPersVG § 68 Rn. 66. 513 Lücke, NZA 2019, 658, 659 m. w. N.; a. A. Gola, BB 2017, 1462, 1465. 505

416

4. Teil: Praktische Durchsetzung

Eine hiervon abweichende Wertung folgt auch nicht aus § 26 Abs. 6 BDSG. Danach bleiben die Beteiligungsrechte der Interessenvertretungen im Zusammenhang des § 26 BDSG zwar unberührt. Der Vorschrift kommt jedoch kein eigenständiger Erlaubnischarakter zu.514 Ihr bloß deklaratorischer Aussagegehalt erschöpft sich darin, dass der Beschäftigtendatenschutz nach § 26 BDSG und der in den Beteiligungsrechten der Interessenvertretungen verankerte Beschäftigtendatenschutz sich ergänzen.515 Datenschutzrechtliche Grundlage für die betriebsinterne Verarbeitung ist demnach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG.516 b) Erforderlichkeitsprüfung Die Verarbeitung zum Zwecke der Erfüllung der Rechte und Pflichten des Betriebsrats muss nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG erforderlich sein. Umstritten ist, ob hiermit eine einzelfallbezogene Erforderlichkeitsprüfung verbunden ist. Auf den ersten Blick erscheint die Forderung nach einer gesonderten Erforderlichkeitsprüfung stimmig. Die datenschutzrechtliche Rechtsgrundlage der betriebsinternen Verarbeitung fordert eine datenschutzrechtliche, nicht eine betriebsverfassungsrechtliche Prüfung ihrer Erforderlichkeit.517 Dass dies mit Blick auf die Rechte des Betriebsrats unter Umständen eine „doppelte“ Prüfung des für ihre Wahrnehmung Erforderlichen bedeutet (vgl. § 80 Abs. 2 S. 2 Hs. 1 BetrVG), ist eine Folge der betriebsverfassungsrechtlichen Norm und damit unter datenschutzrechtlichen Aspekten hinzunehmen.518 Die betriebsverfassungsrechtliche Prüfung hat sich schließlich nicht am engen Maßstab des Art. 88 Abs. 2 DSGVO zu halten.519 Dessen Vorgaben werden allein durch die datenschutzrechtlich auszufüllende Erforderlichkeit des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG gewahrt.520 Demgegenüber wird man zu beachten haben, dass die Verpflichtung der Betriebsparteien, die freie Entfaltung der Persönlichkeit der Arbeitnehmer zu schützen und zu fördern (§ 75 Abs. 2 S. 1 BetrVG), eine Datenverarbeitung kaum zulassen 514

BAG, Beschl. v. 07. 05. 2019 – 1 ABR 53/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 87 = NZA 2019, 1218, 1221 Rn. 36; Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 23; BeckOK DatenschutzR/Riesenhuber, BDSG § 26 Rn. 201. 515 BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 23 m. w. N.; Paal/Pauly/Gräber/Nolden, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 53. 516 S. auch Lücke, NZA 2019, 658, 662; Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 73; a. A. Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 197: Art. 6 Abs. 1 S. 1 lit. f DSGVO. 517 Dzida, BB 2019, 3060, 3060 f.; Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 54; Ströbel/Wybitul, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR, § 10 Rn. 74; Wybitul, NZA 2017, 413, 416; i. Erg. auch Lücke, NZA 2019, 658. 518 Vgl. für das BPersVG Richardi/Dörner/Weber/Gräfl, PersVR, BPersVG § 68 Rn. 67. 519 Dzida, BB 2019, 3060, 3061. 520 S. Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 54; Thüsing/Thüsing/ Granetzny, Beschäftigtendatenschutz, § 20 Rn. 99; hiergegen Ehmann/Selmayr/Selk, DSGVO, Art. 88 Rn. 195.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

417

wird, die dem unionsrechtlichen Maßstab der „Wahrung der menschlichen Würde, der berechtigten Interessen und der Grundrechte der betroffenen Person“ (Art. 88 Abs. 2 DSGVO) widerspricht.521 Schließlich sind Arbeitgeber und Betriebsrat bereits betriebsverfassungsrechtlich auf das allgemeine Persönlichkeitsrecht der Arbeitnehmer verpflichtet, dessen Einschränkung nach dem Grundsatz der Verhältnismäßigkeit nur unter Berücksichtigung aller Umstände des Einzelfalls zulässig ist.522 Da der Gesetzgeber in Ausübung der Öffnungsklausel des Art. 88 DSGVO, wohl wissend um das bestehende, die Freiheitsrechte der Arbeitnehmer schützende Pflichtenprogramm des § 75 Abs. 2 S. 1 BetrVG, nun klarstellt, dass eine Verarbeitung zum Zwecke der Rechte und Pflichten des Betriebsrats erforderlichenfalls zuzulassen ist, wird man der betriebsverfassungsrechtlichen Erforderlichkeitsprüfung daher jedenfalls indiziellen Charakter beizumessen haben.523 Der Umstand, dass bereits die betriebsverfassungsrechtlichen Bestimmungen vorgeben, welche personenbezogenen Daten für die Wahrnehmung der Rechte und Pflichten erforderlich sind, legt die Schlussfolgerung nahe, dass der Gesetzgeber im Wege der Erstreckung des § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG auf die Rechte und Pflichte des Betriebsrats die dort geforderte Einzelfallabwägung bereits vorgenommen hat.524 Das wird man allerdings nur für diejenigen Fälle annehmen können, in denen die betriebsverfassungsrechtliche Norm die Art und den Umfang der zu übermittelnden Daten konkret benennt.525 Als hinreichend konkret wird man etwa die Verpflichtung zur Vorlage der „Bewerbungsunterlagen“ gemäß § 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG wie auch die Mitteilung der „Gründe“ i. S. d. § 102 Abs. 2 S. 1 BetrVG anzusehen haben.526 Anders ist zu entscheiden, wenn der Betriebsrat bloß die „erforderlichen Unterlagen“ beanspruchen kann (§ 80 Abs. 2 S. 2 Hs. 1 BetrVG).527 Kann der Be521 Näher Götz, Personalmanagement, 184; Körner, NZA 2019, 1389, 1389; Heuschmid, SR 2019, 1, 6, 11, der freilich davon ausgeht, dass die Wertungen des Art. 88 Abs. 2 DSGVO ohnehin nur durch nationales Recht vermittelt werden (vgl. auch 3. Teil, Fn. 37); Maschmann, NZA-Beilage 2018, 115, 116; vgl. auch die Nachweise in 4. Teil, Fn. 511. 522 BAG, Beschl. v. 29. 06. 2004 – 1 ABR 21/03, AP BetrVG 1972 § 87 Überwachung Nr. 41 = NZA 2004, 1278, 1280 f. 523 Vgl. BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 42: Besteht ein betriebsverfassungsrechtlicher Anspruch des Betriebsrats, ist die damit verbundene Verarbeitung „regelmäßig“ auch datenschutzrechtlich erforderlich. 524 Ausdrücklich BAG, Beschl. v. 07. 05. 2019 – 1 ABR 53/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 87 = NZA 2019, 1218, 1221 Rn. 43; Heuschmid, SR 2019, 1, 11; Kühling/Buchner/Maschmann, DSGVO/BDSG, § 26 Rn. 54; in diese Richtung auch BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/ 17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 42. 525 Ähnlich Gola, BB 2017, 1462, 1463 (dort allerdings zum Vorrang nach § 1 Abs. 2 S. 1 BDSG); dagegen spricht sich Heuschmid, SR 2019, 1, 11, u. a. mit Verweis auf § 26 Abs. 6 BDSG gegen eine Differenzierung aus. 526 Mit Blick auf § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG ebenso Gola, BB 2017 1462, 1465. 527 Entgegen BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 41 f.; wie hier Gola, BB 2017, 1462, 1465; für § 68 Abs. 2 S. 1 und 2 BPersVG Richardi/Dörner/Weber/Gräfl, PersVR, BPersVG § 68 Rn. 66.

418

4. Teil: Praktische Durchsetzung

triebsrat dagegen nicht einmal unter betriebsverfassungsrechtlichen Gesichtspunkten aufzeigen, dass die verlangten Unterlagen für die Erfüllung seiner Aufgaben erforderlich sind, scheidet die damit verbundene Datenverarbeitung bereits deswegen aus.528 c) Zwischenergebnis Die Übermittlung personenbezogener Daten an den Betriebsrat stellt eine Verarbeitung i. S. d. Art. 4 Nr. 2 DSGVO dar. Die Verarbeitung ist gemäß § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG i. V. m. mit der jeweiligen betriebsverfassungsrechtlichen Norm zulässig, wenn sie zur Ausübung oder Erfüllung der betreffenden Rechte und Pflichten des Betriebsrats erforderlich ist. Die Erforderlichkeitsprüfung richtet sich nach datenschutzrechtlichen Maßstäben. Gibt die betriebsverfassungsrechtliche Norm die Art und den Umfang der zu verarbeitenden Daten konkret vor, erübrigt sich in aller Regel eine datenschutzrechtliche Abwägung der betroffenen Interessen. Der Gesetzgeber hat die erforderliche Abwägung im Wege der Erweiterung der datenschutzrechtlichen Erlaubnisnorm auf die bestehenden Rechte und Pflichten des Betriebsrats insofern bereits vorweggenommen. 2. Zustimmung zu personellen Einzelmaßnahmen (§ 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 2 BetrVG) a) Überblick: Einstellung Praktisch bedeutsam wird die betriebsinterne Datenverarbeitung vor allem im Zusammenhang mit der Einholung der Zustimmung des Betriebsrats zu einer geplanten Einstellung (Eingruppierung, Umgruppierung oder Versetzung) gemäß § 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 2 BetrVG. Eine Einstellung liegt vor, wenn eine Person in den Betrieb eingegliedert wird, um zusammen mit den dort schon beschäftigten Arbeitnehmern dessen arbeitstechnischen Zweck durch weisungsgebundene Tätigkeit zu verwirklichen.529 Der Betriebsrat ist vor jeder Einstellung zu unterrichten. Ihm sind die erforderlichen Bewerbungsunterlagen vorzulegen und Auskunft über die Person der Beteiligten zu geben (§ 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG). Der Begriff der Bewerbungsunterlagen ist weit zu verstehen und umfasst neben den vom Bewerber selbst eingereichten Unterlagen auch die vom Arbeitgeber im Verlauf des Einstellungsverfahrens angefertigten Protokolle und Notizen, wie etwa ausgefüllte Fragebögen (Eingabemasken) oder Testergebnisse.530 528

BAG, Beschl. v. 09. 04. 2019 – 1 ABR 51/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 86 = NZA 2019, 1055, 1057 Rn. 42: „unerlässlich“. 529 BAG, Beschl. v. 22. 10. 2019 – 1 ABR 13/18, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 165 = NZA 2020, 61, 62 Rn. 15. 530 GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 142.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

419

Die Unterrichtungs- und Vorlagepflicht soll dem Betriebsrat diejenigen Informationen verschaffen, die er benötigt, um sein Recht zur Stellungnahme gemäß § 99 Abs. 2 BetrVG sachgerecht auszuüben.531 Der Arbeitgeber hat den Betriebsrat so zu unterrichten, dass dieser auf Grund der mitgeteilten Tatsachen prüfen kann, ob ein Zustimmungsverweigerungsgrund vorliegt.532 Der Umfang der Unterrichtungspflicht ist damit nach den Umständen zu bemessen, die den Betriebsrat zur Verweigerung seiner Zustimmung berechtigen.533 b) Verweigerung der Zustimmung aa) Gesetzesverstoß Im Hinblick auf den Einsatz algorithmischer Auswahlsysteme könnte dem Betriebsrat zunächst ein Zustimmungsverweigerungsrecht aus § 99 Abs. 2 Nr. 1 BetrVG zustehen. Danach kann er seine Zustimmung verweigern, wenn die beabsichtigte personelle Maßnahme gegen ein Gesetz verstoßen würde. Als ein solches Gesetz, so ließe sich erwägen, könnte auch Art. 22 Abs. 1 DSGVO angesehen werden, würde die Einstellungsentscheidung andernfalls ausschließlich automatisiert erfolgen. Das betreffende Gesetz muss freilich darauf gerichtet sein, die Einstellung selbst zu verhindern.534 Der Betriebsrat kann seine Zustimmung nur dann verweigern, wenn das Ziel der Norm allein dadurch erreicht werden kann, dass die personelle Maßnahme insgesamt unterbleibt. Bei Einstellungen ist das der Fall, wenn durch das Gesetz im Sinne einer „Absperrtechnik“ verhindert werden soll, dass bestimmte Arbeitnehmer überhaupt in den Betrieb aufgenommen werden.535 Art. 22 Abs. 1 DSGVO enthält kein derartiges „Beschäftigungsverbot“. Die Regelung fordert lediglich eine menschliche Entscheidungsfindung, ohne die Einstellung selbst verhindern zu wollen. Ein Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO berechtigt den Betriebsrat folglich nicht, seine Zustimmung zur Einstellung zu verweigern.

531

BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 313 Rn. 28; Beschl. v. 27. 10. 2010 – 7 ABR 86/09, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 133 = NZA 2011, 418, 419 Rn. 21. 532 BAG, Beschl. v. 05. 05. 2010 – 7 ABR 70/08, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 130 = NJOZ 2010, 2612, 2615 Rn. 24. 533 HWGNRH-Huke, BetrVG § 99 Rn. 129. 534 BAG, Beschl. v. 30. 09. 2014 – 1 ABR 79/12, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 141 = NZA 2015, 240, 241 Rn. 14. 535 BAG, Beschl. v. 10. 07. 2013 – 7 ABR 91/11, AP AÜG § 1 Nr. 33 = NZA 2013, 1296, 1301 Rn. 49.

420

4. Teil: Praktische Durchsetzung

bb) Verstoß gegen eine Auswahlrichtlinie Deutlich anders liegt der Fall, wenn die personelle Maßnahme gegen eine mitbestimmte Auswahlrichtlinie i. S. d. § 95 BetrVG verstoßen würde (§ 99 Abs. 2 Nr. 2 BetrVG). Dem Betriebsrat steht hiernach zwar kein eigenes Auswahlrecht zu.536 Gleichwohl soll er überprüfen können, ob die vorgeschlagene Maßnahme den verabredeten Richtlinien entspricht. Um seine Berechtigung zur Zustimmungsverweigerung prüfen zu können, ist der Betriebsrat im Fall des Einsatzes algorithmischer Auswahlsysteme zunächst über diesen Umstand in Kenntnis zu setzen.537 Darüber hinaus muss ihm ermöglicht werden nachzuvollziehen, ob die verabredete Auswahlrichtlinie durch das Entscheidungssystem zutreffend angewendet wurde.538 Der Arbeitgeber hat hierzu nicht nur die Funktionsweise des Entscheidungssystems im Einzelfall darzulegen,539 sondern den Betriebsrat auch über die konkreten Entscheidungskriterien in Kenntnis zu setzen.540 Der Arbeitgeber muss dem Betriebsrat mithin aufzeigen, wie die Gesamtbewertung zustande gekommen ist.541 Erst auf dieser Grundlage kann der Betriebsrat beurteilen, ob die vom Arbeitgeber im Anschluss an die algorithmische Vorbereitung vorgeschlagene Maßnahme der verabredeten Auswahlrichtlinie entspricht. Um seiner Unterrichtungspflicht nachzukommen, muss der Arbeitgeber selbst um die Funktionsweise und die Entscheidungskriterien im konkreten Fall wissen. Die Unterrichtungspflicht verlangt vom Arbeitgeber mit anderen Worten, dass er sich mit der automatisierten Vor-Entscheidung zunächst selbst auseinandersetzt, d. h., sie auf ihre Stimmigkeit überprüft und damit in Frage stellt. Es sind dies Forderungen, die unverkennbar den Voraussetzungen eines ordnungsgemäßen Dazwischentretens i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO entsprechen. Die ordnungsgemäße Unterrichtung des Betriebsrats vermag damit den arbeitgeberseitigen Akt des Dazwischentretens nach außen hin zu dokumentieren und dadurch das Risiko der Ausschließlichkeit deutlich abzuschwächen. c) Vorlage- und Auskunftspflicht Diese Wertung wird dadurch unterstützt, dass die Verpflichtung zur Unterrichtung des Betriebsrats durch eine Vorlage- und Auskunftspflicht ergänzt wird. Der Arbeitgeber hat den Betriebsrat über die Person des Bewerbers zu informieren, damit 536

HWGNRH-Huke, BetrVG § 99 Rn. 130. Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 40. 538 Vgl. LAG Köln, Beschl. v. 15. 05. 2020 – 9 TaBV 32/19, NZA-RR 2021, 76, 79 Rn. 56. 539 Den Arbeitgeber trifft mithin eine Pflicht zur Dokumentation der genutzten Funktionalitäten, vgl. LAG Köln, Beschl. v. 15. 05. 2020 – 9 TaBV 32/19, NZA-RR 2021, 76, 79 Rn. 46. 540 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 40. 541 Vgl. LAG Köln, Beschl. v. 15. 05. 2020 – 9 TaBV 32/19, NZA-RR 2021, 76, 79 Rn. 56. 537

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

421

auch dieser sich ein Urteil über dessen persönliche und fachliche Eignung machen kann.542 Dem Betriebsrat soll es so ermöglicht werden, Anregungen für die Auswahl der Bewerber und Gesichtspunkte vorzubringen, die aus seiner Sicht ggf. für die Berücksichtigung eines anderen als den vom Arbeitgeber ausgewählten Bewerber sprechen.543 Das gilt nach der Rspr. des BAG unabhängig davon, ob hierauf eine Verweigerung der Zustimmung gestützt werden kann. Dem Betriebsrat wird auf diesem Weg „eine Art Anhörungsrecht“ zugestanden, das ihn Einfluss auf die Ausübung des Auswahlermessens nehmen lässt.544 Zwar wird vom Arbeitgeber betriebsverfassungsrechtlich nicht verlangt, dass er seine Auswahlentscheidung im Hinblick auf sämtliche Bewerber eigens und im Einzelnen begründet.545 Er hat dem Betriebsrat gleichwohl die wesentlichen Tatsachen und Einschätzungen mitzuteilen, die ihn zu der getroffenen Entscheidung veranlasst haben.546 Der Arbeitgeber wird so erkenntlich in die Lage versetzt, sich seinerseits der eigenen Motive hinter einer bloß syntaktisch vermittelten Vor-Entscheidung zu vergewissern.547 Darüber hinaus eröffnet ihm das Beteiligungsverfahren die Möglichkeit, sich der ggf. widerstreitenden Erwägungen des Betriebsrats anzunehmen. aa) Kreis der „Bewerber“ Welche Maßstäbe aber gelten, wenn das Entscheidungssystem darauf konditioniert ist, dem Arbeitgeber nach Abgleich mit dem Anforderungsprofil (Matching) bloß einzelne (ggf. einen einzigen) Bewerber vorzuschlagen, während alle anderen, als „ungeeignet“ eingestuften (potentiellen) Kandidaten im Wege des algorithmischen Verfahrens im Vorfeld bereits aussortiert werden? Diese Frage erlangt deshalb Bedeutung, weil die Vorlage- und Auskunftspflicht nur den Kreis der „Bewerber“ betrifft. Allein den Bewerbern gegenüber ist der Arbeitgeber angehalten, den Betriebsrat über ihre Bewerbungen in Kenntnis zu setzen. Sind einzelne Kandidaten dagegen schon gar nicht als Bewerber anzusehen, müsste sich der Arbeitgeber – 542

HWGNRH-Huke, BetrVG § 99 Rn. 134. BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 313 Rn. 28; Beschl. v. 28. 06. 2005 – 1 ABR 26/04, AP BetrVG 1972 § 99 Einstellung Nr. 49 = NZA 2006, 111, 113 f. Rn. 25; abl. HWGNRH-Huke, BetrVG § 99 Rn. 131; GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 140. 544 GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 139, i. Erg. aber abl. 545 BAG, Beschl. v. 28. 06. 2005 – 1 ABR 26/04, AP BetrVG 1972 § 99 Einstellung Nr. 49 = NZA 2006, 111, 114 Rn. 30. 546 BAG, Beschl. v. 14. 04. 2015 – 1 ABR 58/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 146 = NZA 2015, 1081, 1082 Rn. 21; LAG Köln, Beschl. v. 15. 05. 2020 – 9 TaBV 32/19, NZA-RR 2021, 76, 78 Rn. 38. 547 Vgl. LAG Köln, Beschl. v. 15. 05. 2020 – 9 TaBV 32/19, NZA-RR 2021, 76, 79 Rn. 55: Gegenstand der Unterrichtung sind „nicht nur die wesentlichen Tatsachen, sondern auch die subjektiven Einschätzungen des Arbeitgebers […] aufgrund derer der ausgewählte Bewerber nach seiner Einschätzung besser ist als die anderen“ (Hervorhebung durch Verf.). 543

422

4. Teil: Praktische Durchsetzung

woran zu zweifeln sein dürfte – überobligatorisch verhalten, um von den datenschutzrechtlichen Vorzügen der Auskunftserteilung zu profitieren. Die Reichweite des § 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG – mag sie den Arbeitgeber unter betriebsverfassungsrechtlichen Gesichtspunkten auch belasten548 – kommt ihm mit Blick auf das eingeforderte Dazwischentreten freilich entgegen. Die Vorlageund Auskunftspflicht bezieht sich anerkanntermaßen auf sämtliche Kandidaten, die ihr Interesse an dem konkreten Arbeitsplatz bekundet haben.549 Das gilt unabhängig davon, ob der Bewerber das Anforderungsprofil oder die Qualifikationsvoraussetzungen erfüllt oder für die Stelle gar „offensichtlich oder objektiv“ ungeeignet ist und deshalb vorab aussortiert wurde.550 Der Arbeitgeber hat dem Betriebsrat danach die Unterlagen sämtlicher Bewerber vorzulegen und auch über diejenigen Auskunft zu erteilen, die er nicht berücksichtigen will.551 Nichts anderes kann gegenüber Kandidaten gelten, die (zufällig) nicht durch den Arbeitgeber selbst (bzw. dessen Personalabteilung), sondern nach Durchführung des Matching-Verfahrens durch ein algorithmisches System aussortiert werden sollen. Die Vorlage- und Auskunftspflicht des § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG eröffnet dem Arbeitgeber damit ein, wenngleich aufwendiges, Verfahren, ein Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO auch hinsichtlich potentiell nicht-geeigneter Kandidaten zu dokumentieren.552 bb) Keine Veröffentlichung von Stellenanzeigen Anders ist unter Anknüpfung an die Rspr. des BAG zu entscheiden, wenn ein vom Arbeitgeber unabhängiges algorithmisches Entscheidungssystem (z. B. OnlineVermittlungsplattform) dem Arbeitgeber einzelne Bewerber vorschlägt, ohne dass der Arbeitgeber zuvor eine Stellenanzeige schalten ließ.553 In diesem Fall ist nur der vorgeschlagene Kandidat als Bewerber i. S. d. § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG einzustu-

548

Vgl. HWGNRH-Huke, BetrVG § 99 Rn. 131; s. aber GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 147, der zugesteht, dass der Betriebsrat allein durch eine weit verstandene Vorlage- und Auskunftspflicht ein etwaiges Zustimmungsverweigerungsrecht nach § 99 Abs. 2 Nr. 2 BetrVG ermessen könne. 549 BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 314 Rn. 32 m. w. N. 550 BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 313 Rn. 29; Fitting, BetrVG § 99 Rn. 168; a. A. Richardi/Thüsing, BetrVG § 99 Rn. 156; GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 146. 551 ErfK/Kania, BetrVG § 99 Rn. 19. 552 Anders hat man zu urteilen, wenn Arbeitgeber und Betriebsrat andere Absprachen treffen (insbesondere mit Blick auf Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 1 DSGVO, dazu unter 3. Teil, B.I.3.c)cc)), etwa dergestalt, dass der Betriebsrat nur über diejenigen Bewerber zu unterrichten ist, die nach dem algorithmischen Vorverfahren für eine Einstellung in Betracht kommen; vgl. hierzu Stück, ZD 2019, 346, 347; auch MHdB ArbR/Lunk, § 340 Rn. 50. 553 Diff. GK-BetrVG/Raab, § 99 Rn. 145.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

423

fen.554 Eine Vorlage- und Auskunftspflicht besteht nur für diesen einzelnen, nicht aber mit Blick auf die nicht vorgeschlagenen (potentiellen) Kandidaten.555 Eine andere Wertung ergibt sich auch nicht aus Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Wäre die Entscheidung der Online-Vermittlungsplattform, dem Arbeitgeber aus ihrer „Kartei“ einen bestimmten Arbeitnehmer nicht vorzuschlagen, aus Sicht des Arbeitgebers556 als Entscheidung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu qualifizieren, könnte die damit auflebende Forderung nach einem Dazwischentreten des Arbeitgebers zwar nahelegen, den Betroffenen als Bewerber i. S. d. § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG einzuordnen. Der Arbeitgeber ist mit Blick auf die Entscheidung der Vermittlungsplattform aber schon nicht als Verantwortlicher i. S. d. Art. 4 Nr. 7 DSGVO anzusehen. Es ist nicht der Arbeitgeber, sondern – hier – die von diesem unabhängige Vermittlungsplattform, die über Zweck (Vermittlung bestimmter Arbeitsstellen) und Mittel (z. B. Wahl des Analyseverfahrens) der Datenverarbeitung befindet. Im Übrigen besteht zwischen dem Arbeitgeber und den Arbeitnehmern aus der „Kartei“ – anders als zwischen diesen und der Vermittlungsplattform – bis zum Zeitpunkt eines etwaigen Vorschlags der Vermittlungsplattform keine konkrete Verbindung.557 Ohne eine solche Verbindung, die dem Arbeitgeber die Möglichkeit eröffnet, auf die Interessen des Arbeitnehmers einzuwirken (§ 311 Abs. 2 Nr. 2 BGB),558 kann von einem rechtlich relevanten Anbahnungsverhältnis zum Arbeitgeber indes keine Rede sein.559 Nichts anderes gilt durch die Entscheidung der Vermittlungsplattform, dem Arbeitgeber bestimmte Kandidaten nicht vorzuschlagen. Denn diese Entscheidung hat gerade zum Gegenstand, eine solche Verbindung zum Arbeitgeber nicht herzustellen, sodass sie aus Sicht des Arbeitgebers keine rechtliche Wirkung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO entfaltet. Im Übrigen ist nicht ersichtlich, in welcher Hinsicht die Nichtberücksichtigung potentieller Kandidaten erhebliche Auswirkungen auf deren wirtschaftliche oder persönliche Belange zeitigen könnte. Die Entscheidung, dem Arbeitgeber als Kandidat nicht vorgeschlagen zu werden, lässt den Betroffenen für den Moment zwar unberücksichtigt. Ihm steht es jedoch frei, selbst die Initiative zu ergreifen und sich durch eine Bewerbung eigenständig zum Bewerber aufzuschwingen. Es fehlt der Entscheidung der Vermittlungsplattform somit auch an einer – vom Arbeitgeber zu verantwortenden (Art. 4 Nr. 7 DSGVO) – ähnlich er554 Vgl. BAG, Beschl. v. 21. 10. 2014 – 1 ABR 10/13, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 142 = NZA 2015, 311, 314 Rn. 32; Fitting, BetrVG § 99 Rn. 169. 555 Richardi/Thüsing, BetrVG § 99 Rn. 157; krit. ErfK/Kania, BetrVG § 99 Rn. 19; DKWBachner/Wenckebach, BetrVG § 99 Rn. 144. 556 Aus Sicht der Online-Vermittlungsplatform dürfte die Entscheidung gemäß Art. 22 Abs. 2 lit. a Alt. 2 DSGVO gerechtfertigt sein, da hierdurch die vertragsgemäße Leistung (Vermittlung oder Nicht-Vermittlung eines geeigneten Arbeitsplatzes) erbracht wird. 557 Der Fall unterscheidet sich damit nicht von dem eines menschlichen Personalberaters; vgl hierzu BAG, Beschl. v. 18. 12. 1990 – 1 ABR 15/90, BB 1991, 761 = NZA 1991, 482, 483. 558 Vgl. BAG, Beschl. v. 20. 05. 2010 – 8 AZR 287/08, AP AGG § 22 Nr. 1 = NZA 2010, 1006, 1009 Rn. 28. 559 BAG, Beschl. v. 10. 11. 1992 – 1 ABR 21/92, AP BetrVG 1972 § 99 Nr. 100 = NZA 1993, 376, 377.

424

4. Teil: Praktische Durchsetzung

heblichen Beeinträchtigung. In der Entscheidung der Online-Vermittlungsplattform, dem Arbeitgeber bestimmte Kandidaten nicht vorzuschlagen, ist somit keine Entscheidung des Arbeitgebers i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu erblicken, die eine Erstreckung der Vorlage- und Auskunftspflicht des § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG auf die nicht berücksichtigten Kandidaten gebieten würde. d) Zwischenfazit Die Beteiligung des Betriebsrats nach § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG eröffnet dem Arbeitgeber ein Verfahren, ein Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu dokumentieren. Er hat den Betriebsrat hierzu über die Funktionsweise des Entscheidungssystems sowie über die konkreten Entscheidungskriterien in Kenntnis zu setzen, die zu der algorithmisch ermittelten Vor-Entscheidung führten. Darüber hinaus hat er dem Betriebsrat über die wesentlichen Tatsachen und Einschätzungen zu informieren, die seiner Entscheidung für einen bestimmten Bewerber sowie gegen andere Kandidaten zugrunde liegen. 3. Anhörung im Rahmen von Kündigungen (§ 102 Abs. 1 BetrVG) Der Arbeitgeber könnte erwägen, ein derartiges Verfahren nicht nur mit Blick auf die Maßnahmen der Einstellung, Ein- und Umgruppierung und Versetzung, sondern auch im Hinblick auf den Ausspruch von Kündigungen zu etablieren. Dieses Anliegen führt zu der Frage, ob das Verfahren nach § 102 Abs. 1 BetrVG ein Dazwischentreten i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO ebenso zu dokumentieren vermag wie das Beteiligungsverfahren des § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG. a) Überblick Der Arbeitgeber hat den Betriebsrat gemäß § 102 Abs. 1 BetrVG vor jeder Kündigung zu hören und ihm die Gründe für die Kündigung mitzuteilen. Der Betriebsrat soll die Stichhaltigkeit und Gewichtigkeit der Kündigungsgründe überprüfen, um sich über sie eine eigene Meinung bilden zu können.560 Eine ohne Anhörung des Betriebsrats ausgesprochene Kündigung ist unwirksam. Dem Betriebsrat steht es frei, sich zur Kündigung zu äußern.561 Der Arbeitgeber muss ihm gleichwohl Gelegenheit bieten, zu der beabsichtigten Kündigung Stellung zu nehmen.562 Die Anhörung soll dem Betriebsrat eine Einflussnahme auf die Willensbildung des Arbeitgebers ermöglichen und ihn in die Lage versetzen, sachgerecht auf den Ar560

BAG, Urt. v. 19. 11. 2015 – 2 AZR 217/15, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 75 = NZA 2016, 540, 544 Rn. 44; Urt. v. 16. 07. 2015 – 2 AZR 15/15, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 169 = NZA 2016, 99, 100 Rn. 14. 561 ErfK/Kania, BetrVG § 102 Rn. 10. 562 Richardi/Thüsing, BetrVG § 102 Rn. 94.

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

425

beitgeber einzuwirken.563 Hat der Betriebsrat gegen eine ordentliche Kündigung Bedenken, so hat er diese unter Angabe der Gründe dem Arbeitgeber spätestens innerhalb einer Woche mitzuteilen (§ 102 Abs. 2 S. 1 BetrVG). b) Widerspruch gegen Kündigung Der Betriebsrat kann der Kündigung u. a. widersprechen, wenn diese gegen eine mitbestimmte Auswahlrichtlinie verstößt (§ 102 Abs. 3 Nr. 2 BetrVG). Um sein Widerspruchsrecht ausüben zu können, müssen ihm – parallel zu § 99 Abs. 2 Nr. 2 BetrVG – die Funktionsweise des Entscheidungssystems sowie die konkret herangezogenen Entscheidungskriterien dargelegt werden.564 Nur so kann er einschätzen, ob die dem Entscheidungssystem zugrunde liegende Auswahlrichtlinie ordnungsgemäß angewendet wurde. Der Arbeitgeber ist damit auch im Rahmen von Kündigungen angehalten, sich mit der algorithmisch vermittelten Vor-Entscheidung auseinanderzusetzen, sie auf ihre Stimmigkeit zu überprüfen und dadurch zur Disposition zu stellen. c) Mitteilung der Kündigungsgründe Die Forderung nach einer Darstellung der wesentlichen Entscheidungskriterien wird flankiert durch die Pflicht des Arbeitgebers, den Betriebsrat über die konkreten Kündigungsgründe zu unterrichten (§ 102 Abs. 1 S. 2 BetrVG). Der Arbeitgeber muss dem Betriebsrat über diejenigen Umstände informieren, die aus seiner Sicht die Kündigung rechtfertigen und die für seinen Kündigungsentschluss maßgeblich sind (subjektive Determination).565 Wird die Kündigung auf Tatsachen gestützt, müssen dem Betriebsrat diese Tatsachen in substantiierter Weise offengelegt werden.566 Der Kündigungsentschluss des Arbeitgebers ist dabei so zu beschreiben, dass der Betriebsrat ohne zusätzliche eigene Nachforschungen die Stichhaltigkeit der Kündigungsgründe prüfen kann.567 Stützt der Arbeitgeber die Kündigung im Wesentlichen auf eine negative Gesundheitsprognose, die unter Einsatz automatisierter Systeme ermittelt wurde, so hat er dem Betriebsrat hiernach nicht nur die verarbeiteten Eingangsdaten, d. h. die Fehlzeiten aufgrund 563 BAG, Urt. v. 23. 10. 2014 – 2 AZR 736/13, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 168 = NZA 2015, 476, 478 Rn. 22 m. w. N.; Richardi/Thüsing, BetrVG § 102 Rn. 64. 564 Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 40. 565 BAG, Urt. v. 19. 11. 2015 – 6 AZR 844/14, AP BBiG § 20 Nr. 2 = NZA 2016, 228, 231 Rn. 31; Urt. v. 06. 07. 2006 – 2 AZR 520/05, AP KSchG 1969 § 1 Rn. 80 = NZA 2007, 266, 267 Rn. 18. 566 BAG, Urt. v. 19. 11. 2015 – 6 AZR 844/14, AP BBiG § 20 Nr. 2 = NZA 2016, 228, 231 Rn. 31. 567 BAG, Urt. v. 13. 12. 2018 – 2 AZR 378/18, AP SGB IX 2018 § 178 Nr. 2 = NZA 2019, 305, 307 Rn. 21 (zur Unterrichtung der Schwerbehindertenvertretung); Urt. v. 12. 09. 2013 – 6 AZR 121/12, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 167 = NZA 2013, 1412, 1414 Rn. 21.

426

4. Teil: Praktische Durchsetzung

von Arbeitsunfähigkeit,568 mitzuteilen. Der Arbeitgeber muss dem Betriebsrat auch darlegen, wie er unter Anwendung des algorithmischen Verfahrens zu der Prognose gelangt ist.

Die Parallelen zu Art. 22 Abs. 1 DSGVO sind unverkennbar: Der Grundsatz der subjektiven Determination erfordert, dass der Arbeitgeber dem Betriebsrat die Umstände mitzuteilen hat, die seinen Kündigungsentschluss tatsächlich bestimmt haben.569 Verlangt wird nicht weniger, als dass der Arbeitgeber dem Betriebsrat seine verständige „Sicht der Dinge“ unterbreitet. Damit verträgt es sich nicht, wenn er dem Betriebsrat einen aus seiner Sicht unrichtigen oder unvollständigen – und damit irreführenden – Kündigungssachverhalt schildert, der sich bei Würdigung durch den Betriebsrat zum Nachteil des Arbeitnehmers auswirken kann.570 Als eine aus Sicht des Arbeitgebers unvollständige Auskunft wäre es etwa zu werten, wenn er die algorithmisch ermittelte negative Gesundheitsprognose – mag diese auch auf objektiv zutreffenden Tatsachen beruhen – ohne Weiteres als eigene Feststellung des Kündigungssachverhalts darstellen würde. Zwar widerspricht es einer ordnungsgemäßen Unterrichtung nicht, wenn der Arbeitgeber einen Sachverhalt, der von einem Dritten ermittelt wurde, als eigenen Wissensstand ausgibt.571 Das ist im Grundfall aber nur deshalb nicht zu beanstanden, weil der betreffende Sachverhalt Ausdruck einer menschlichen Wertung ist, nämlich die des Dritten, die sich der Arbeitgeber zu eigen macht. Der Umsetzung einer bloß syntaktisch vermittelten Information in eine eigene Kündigungsabsicht hat dagegen zunächst eine eigene Wertung des Arbeitgebers vorauszugehen. Der Arbeitgeber hat hierzu die Stichhaltigkeit der Vor-Entscheidung zu prüfen und sich der aus seiner Sicht die Kündigung tragenden Tatsachen zu vergewissern. Schließlich muss er angesichts des bloß syntaktischen Charakters der Vor-Entscheidung davon ausgehen, dass sie die objektive Wirklichkeit nur unvollständig wiedergibt. Bleibt er hinter dieser Anforderung zurück, sind es – um im Beispiel zu bleiben – nicht die krankheitsbedingten Fehlzeiten, die seinen Kündigungsentschluss „tatsächlich bestimmt“ haben, sondern schlicht die algorithmische Vor-Entscheidung. d) Zwischenfazit Wie bereits § 99 Abs. 1 S. 1 BetrVG lässt sich auch das Anhörungsverfahren nach § 102 Abs. 1 BetrVG im Zusammenhang mit algorithmisch vermittelten Entscheidungsfindungen gegen das Risiko der Ausschließlichkeit in Stellung bringen. Es 568

Vgl. Richardi/Thüsing, BetrVG § 102 Rn. 70. BAG, Urt. v. 13. 12. 2018 – 2 AZR 378/18, AP SGB IX 2018 § 178 Nr. 2 = NZA 2019, 305, 307 Rn. 21; Urt. v. 22. 09. 2016 – 2 AZR 700/15, AP SGB IX § 85 Rn. 14 = NZA 2017, 304, 306 Rn. 26. 570 BAG, Urt. v. 19. 11. 2015 – 2 AZR 217/15, AP KSchG 1969 § 1 Verhaltensbedingte Kündigung Nr. 75 = NZA 2016, 540, 544 Rn. 44; Urt. v. 16. 07. 2015 – 2 AZR 15/15, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 169 = NZA 2016, 99, 100 Rn. 16. 571 Vgl. BAG, Urt. v. 22. 09. 1994 – 2 AZR 31/94, AP BetrVG 1972 § 102 Nr. 68 = NZA 1995, 363, 366. 569

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

427

bietet dem Arbeitgeber die Gelegenheit, die beabsichtigte Kündigung als seine eigene Entscheidung nach außen hin zu dokumentieren. Hierzu hat er den Betriebsrat über den Umstand, dass eine automatisierte Datenverarbeitung stattfand, ebenso zu informieren wie über die konkrete Funktionsweise und die wesentlichen Entscheidungskriterien im Einzelfall. Legt der Arbeitgeber dem Betriebsrat nach Prüfung der Vor-Entscheidung seine eigene „Sicht der Dinge“ und damit seinen Kündigungsentschluss dar, kann er die Ausschließlichkeit der Kündigung i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO abwenden. 4. Allgemeines Auskunftsrecht des Betriebsrats (§ 80 Abs. 2 S. 1 Hs. 1 BetrVG) Folgt man der hier vorgeschlagenen Deutung der Beteiligungsrechte der §§ 99, 102 BetrVG, fragt sich in einem weiteren Schritt, wie mit Blick auf eine drohende Ausschließlichkeit im Rahmen anderer, von den betriebsverfassungsrechtlichen Normen nicht erfasster Arbeitgeberentscheidungen umzugehen ist. Zu denken ist etwa an die Entscheidung über den Ausspruch einer Abmahnung, an die Anordnung von Kurzarbeit oder die Freistellung von der Arbeitspflicht sowie an Einstellungen, Ein- bzw. Umgruppierungen oder Versetzungen in Unternehmen mit in der Regel nicht mehr als 20 wahlberechtigten Arbeitnehmern (§ 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG). Des Weiteren ist an „Abordnungen“ zu erinnern, die allein deshalb nicht als Versetzung i. S. d. § 95 Abs. 3 S. 1 BetrVG zu qualifizieren sind, weil ihre Dauer von vornherein auf einen Monat beschränkt ist, im Einzelfall gleichwohl mit einer erheblichen Beeinträchtigung des Arbeitnehmers verbunden sind.572 a) Umfang Abhilfe schaffen könnte der Rückgriff auf die allgemeinen Aufgaben des Betriebsrats gemäß § 80 Abs. 1 BetrVG. Danach hat der Betriebsrat u. a. darüber zu wachen, dass die zu Gunsten der Arbeitnehmer geltenden Gesetze durchgeführt werden. Der Gesetzesbegriff ist weit zu verstehen und umfasst auch europarechtliche Vorschriften, wie etwa die DSGVO.573 Seine Überwachungsaufgabe erstreckt sich anerkanntermaßen auch auf materielle datenschutzrechtliche Vorgaben.574 Das Überwachungsrecht ist darauf gerichtet, eine Nichtbeachtung oder fehlerhafte Durchführung der Vorschriften beim Arbeitgeber zu beanstanden und auf Abhilfe zu drängen.575 Ein darüber hinausgehender Unterlassungsanspruch folgt hieraus jedoch 572

Vgl. unter 3. Teil, B.IV.2.d)bb)(2)(b)(bb). ErfK/Kania, BetrVG § 80 Rn. 3. 574 Schon BAG, Beschl. v. 17. 03. 1987 – 1 ABR 59/85, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 29 = NZA 1987, 747; Götz, Personalmanagement, 184; Richardi/Thüsing, BetrVG § 80 Rn. 10; ferner Giesen, NZA 2020, 73, 75. 575 BAG, Beschl. v. 22. 08. 2017 – 1 ABR 24/16, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 141 = NZA 2018, 115, 116 Rn. 19. 573

428

4. Teil: Praktische Durchsetzung

ebenso wenig wie ein Recht auf Durchführung einer zu Gunsten der Arbeitnehmer geltenden Regelung.576 Zur Durchführung der ihm obliegenden Überwachungsaufgabe ist der Betriebsrat rechtzeitig und umfassend vom Arbeitgeber zu unterrichten (§ 80 Abs. 2 S. 1 Hs. 1 BetrVG). Darüber hinaus sind dem Betriebsrat auf Verlangen jederzeit die zur Durchführung seiner Aufgaben erforderlichen Unterlagen zur Verfügung zu stellen (§ 80 Abs. 2 S. 2 Hs. 1 BetrVG). Hierzu zählen etwa die Nachweisdokumentation nach Maßgabe von Art. 5 Abs. 2 i. V. m. Art. 24 Abs. 1 DSGVO sowie das vom Arbeitgeber zu erstellende Verarbeitungsverzeichnis gemäß Art. 30 DSGVO.577 Der Betriebsrat ist in diesem Zusammenhang insbesondere berechtigt, eingesetzte Systeme und deren Algorithmen einzusehen und Nachweise über deren Funktionsweise vom Arbeitgeber zu verlangen.578 Eines besonderen Anlasses für sein Prüfungsanliegen bedarf es nicht.579 Im Übrigen ist der Betriebsrat berechtigt, nach näherer Vereinbarung mit dem Arbeitgeber Sachverständige hinzuziehen, soweit dies zur ordnungsgemäßen Erfüllung seiner Aufgaben erforderlich ist (§ 80 Abs. 3 BetrVG). Vor diesem Hintergrund ließe sich erwägen, dass der Betriebsrat sein Auskunftsanspruch auch im Falle ausschließlich automatisierter Vor-Entscheidungen geltend macht, deren Umsetzung in eine Entscheidung in der Sache nicht schon seine Mitwirkung gemäß §§ 99, 102 BetrVG verlangt. Sein Auskunftsverlangen könnte dabei auf die Informationen gerichtet sein, die ein hinreichendes Dazwischentreten durch den Arbeitgeber dokumentieren. Er könnte mit anderen Worten den Arbeitgeber auffordern, seine Sicht der Dinge darzustellen. Ebenso könnte der Betriebsrat diejenigen Unterlagen verlangen, die die Funktionsweise des eingesetzten Systems sowie die der Vor-Entscheidung zugrunde liegenden Kriterien im Einzelfall darlegen.580 Erkennt der Betriebsrat in diesem Zusammenhang einen Verstoß gegen Art. 22 Abs. 1 DSGVO, würde er dies beanstanden und den Arbeitgeber zu einer Korrektur anhalten. b) Kritik Das BetrVG geht nach Auffassung des BAG zwar davon aus, dass der Arbeitgeber einer berechtigten Beanstandung in aller Regel Rechnung tragen wird.581 Ein wirksamer Schutz vor den Risiken einer algorithmischen Fremdbestimmung kommt 576 BAG, Beschl. v. 22. 08. 2017 – 1 ABR 24/16, AP BetrVG 1972 § 87 Arbeitszeit Nr. 141 = NZA 2018, 115, 116 Rn. 19; Richardi/Thüsing, BetrVG § 80 Rn. 19. 577 Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 634a; Maschmann, in: Maschmann, Total Compensation, Kap. 16 III. Rn. 55. 578 Wedde, Automatisierung im Personalmanagement, 20; Däubler, Gläserne Belegschaften, § 13 Rn. 634. 579 ErfK/Kania, BetrVG § 80 Rn. 6. 580 S. auch Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8 Rn. 39. 581 BAG, Beschl. v. 16. 07. 1985 – 1 ABR 9/83, AP BetrVG 1972 § 87 Lohngestaltung Nr. 17 = NZA 1986, 235 (Ls.).

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

429

dem Arbeitnehmer hierdurch freilich nicht zu. Im Gegenteil: Ein Rückgriff auf das allgemeine Auskunftsrecht dürfte sich jedenfalls aus vier Gründen als ein wenig wirksames Instrument gegenüber dem zentralen Risiko der Ausschließlichkeit erweisen.582 Die Befugnisse des Betriebsrats werden erstens durch den betriebsverfassungsrechtlichen Erforderlichkeitsmaßstab begrenzt.583 Bereits an dieser Stelle fragt sich, inwieweit ein zur Entscheidung berufenes Gericht der hier vorgeschlagenen, an einer Dokumentation des Dazwischentretens i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO orientierten Ausfüllung des Auskunftsanspruchs folgen wird. Nicht genug: Der Umfang der begehrten Informationen muss zweitens auch der datenschutzrechtlichen Erforderlichkeitsprüfung standhalten.584 Der Arbeitgeber, von dem man annehmen möchte, dass die nachweisliche Entkräftung der Ausschließlichkeit gerade auch seinem Interesse entspreche, ist danach nicht berechtigt, personenbezogene Daten in einem Maße an den Betriebsrat zu übermitteln, das für die Wahrnehmung dessen Aufgabe nicht erforderlich ist. Dass dem allgemeinen Auskunftsanspruch eine geringe Relevanz zukommen dürfte, hängt drittens damit zusammen, dass der Betriebsrat anlässlich jeder einzelnen erheblichen Arbeitgeberentscheidung, die im Anschluss an eine ausschließlich automatisierte Datenverarbeitung ergeht, ein separates Auskunftsverlangen zu initiieren hätte. Ob ein solches Auskunftsersuchen Aussicht auf Erfolg hat, darf indes bezweifelt werden. Schließlich besteht viertens außerhalb der Fälle der §§ 99, 102 BetrVG gerade keine Pflicht, den Betriebsrat an einer beabsichtigten Entscheidung zu beteiligen.585 Der systematische Einwand weiß zu überzeugen: Schließlich hat das BetrVG die Entscheidungen des Arbeitgebers, denen es eine erhebliche Bedeutung für den Arbeitnehmer bemisst, abschließend geregelt. Nur in diesem Rahmen, so wird der um eine höhere Effizienz seiner Entscheidungsprozesse bemühte Arbeitgeber hervorheben wollen, habe er dem Betriebsrat die Möglichkeit zu eröffnen, sein Entscheidungsermessen konkret zu beeinflussen. Eine wirksame wie notwendige Sicherstellung eines menschlichen Dazwischentretens vermag § 80 Abs. 2 S. 1 Hs. 1, S. 2 Hs. 1 BetrVG angesichts dieser Gemengelange nicht zu gewährleisten.

582

Vgl. Schwarze, RdA 2019, 115, 119: „zu schwach“. BAG, Beschl. v. 12. 03. 2019 – 1 ABR 48/17, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 85 = NZA 2019, 850, 852 Rn. 23; s. auch Stück, ZD 2019, 346, 347. 584 Hierzu unter C.II.1.b). 585 Ausdrücklich so für das auf § 80 BetrVG gestützte Verlangen auf Vorlage beabsichtigter Abmahnungen BAG, Beschl. v. 17. 09. 2013 – 1 ABR 26/12, AP BetrVG 1972 § 80 Nr. 76 = NZA 2014, 269; s. schon Beschl. v. 17. 10. 1989 – 1 ABR 100/88, AP BetrVG 1972 § 87 Betriebsbuße Nr. 12 = NZA 1990, 193. 583

430

4. Teil: Praktische Durchsetzung

III. KI-spezifische Beteiligung infolge des Betriebsrätemodernisierungsgesetzes Zu untersuchen ist schließlich, ob und inwieweit die erweiterten Beteiligungstatbestände unter dem Betriebsrätemodernisierungsgesetz zu einem hiervon abweichenden Urteil Veranlassung geben. Immerhin, darauf ließe sich hinweisen, hat der Gesetzgeber die Reform des BetrVG gerade mit der Einführung des Begriffs der „Künstlichen Intelligenz“ verbunden. 1. Überblick Eine KI-spezifische Beteiligung des Betriebsrats sieht das BetrVG an drei verschiedenen Stellen vor. Gemäß § 80 Abs. 3 S. 2 BetrVG gilt die Hinzuziehung eines (ggf. ständigen, S. 3) Sachverständigen insoweit als erforderlich, wie der Betriebsrat zur Durchführung seiner Aufgaben die Einführung oder Anwendung von KI beurteilen muss. Die Regelung hilft ausweislich ihres Wortlauts nur über die Frage der Erforderlichkeit der Hinzuziehung eines Sachverständigen hinweg. Arbeitgeber und Betriebsrat müssen weiterhin eine Einigung über die Person des Sachverständigen und dessen Honorar erzielen.586 Ein weiterer KI-Anknüpfungspunkt findet sich in § 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG. Hiernach hat der Arbeitgeber den Betriebsrat rechtzeitig über die Planung von Arbeitsverfahren und Arbeitsabläufen einschließlich des KI-Einsatzes unter Vorlage der erforderlichen Unterlagen zu unterrichten sowie mit ihm die vorgesehene Maßnahme und ihre Auswirkungen auf die Arbeitnehmer zu beraten (§ 90 Abs. 2 BetrVG).587 Das Unterrichtungs- und Beratungsrecht dürfte damit bspw. die frühzeitige Vorlage der Unterlagen über die Funktionsweise eines KI-gestützten Weisungssystems umfassen, das der Arbeitgeber einzuführen beabsichtigt.588 Schließlich sieht § 95 Abs. 2a BetrVG vor, dass Auswahlrichtlinien auch dann der Zustimmung des Betriebsrats bedürfen, wenn bei ihrer Aufstellung KI zum Einsatz kommt. Ihr Anwendungsbereich ist denkbar eng: Werden die Auswahlkriterien vom Arbeitgeber vorgegeben und lediglich in die KI eingepflegt, unterfällt dieses Vorgehen bereits der Zustimmungspflicht nach § 95 Abs. 1 BetrVG.589 Die KI kommt dann nicht „bei der Aufstellung“ der Auswahlrichtlinie zum Einsatz. Anders liegt der Fall, wenn der Arbeitgeber bloß einen Rahmen vorgibt, innerhalb dessen die KI die Auswahlrichtlinie selbst aufstellt.590 Der Betriebsrat kann somit – auch im Sonderfall

586

Kania, ArbRB 2021, 241, 243. Hierzu Horstmeier, BB 2022, 116, 121. 588 Frank/Heine, NZA 2021, 1448, 1449; vgl. aber Klebe, SR 2019, 128, 135: Klarstellung „überflüssig“. 589 Vgl. Keitel/Busch, BB 2021, 564, 567. 590 BT-Drs. 19/28899, S. 23. 587

C. Betriebsverfassungsrechtliche Absicherung

431

des § 95 Abs. 2a BetrVG591 – Einfluss darauf nehmen, welche Daten mit welcher Gewichtung Eingang in den automatisierten Auswahlprozess finden. Eine Pflicht, den Betriebsrat bei der Anwendung der Auswahlrichtlinie im konkreten Entscheidungsprozess – etwa im Hinblick auf das Risiko der Ausschließlichkeit – zu beteiligen, sieht die Regelung dagegen nicht vor. 2. Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ Der KI-spezifische Regelungsgehalt besteht vor diesem Hintergrund im Wesentlichen in der Fiktion der Erforderlichkeit gemäß § 80 Abs. 3 S. 2 BetrVG. Sein Wirkungsgrad hängt maßgeblich davon ab, wie der Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ zu verstehen ist. Auf den ersten Blick ließe sich – in Übereinstimmung mit dem hiesigen Begriffsverständnis von KI bzw. algorithmischer Systeme – erwägen, ein weites Begriffsverständnis vorauszusetzen.592 Hiergegen dürfte indes der Wortlaut in Stellung zu bringen sein. Dieser gibt mit seinem Bezug auf die „Intelligenz“ zu verstehen, dass er sich an einem intelligenten Verhalten orientiert. Maßstab für ein intelligentes Verhalten ist – bei aller begrifflichen Unschärfe – das menschliche Verhalten.593 Einem solchen Verständnis wird die Einbeziehung automatischer Systeme im hiesigen Sinn nicht gerecht, da menschliches Verhalten alles andere als eindeutig und endlich definiert ist. Diese einschränkende Lesart entspricht auch teleologischen Erwägungen: Der Reformgesetzgeber hebt hervor, dass der Betriebsrat in der Lage sein soll, „komplexe informationstechnische Zusammenhänge zu verstehen, zu bewerten und mit zu gestalten“.594 Eine solche Komplexität dürfte in erster Linie bei autonomen Systemen nach hiesigem Verständnis anzutreffen sein, sodass der Verzicht auf die Erforderlichkeitsprüfung gemäß § 80 Abs. 3 S. 2 BetrVG nur dort gerechtfertigt erscheint. Vor diesem Hintergrund verdient die Ansicht den Vorzug, die den Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ eng am Maßstab autonomer Systeme auslegt.595 Im Ergebnis stellt sich damit die Erkenntnis ein, dass den KI-spezifischen Beteiligungsrechten – sofern ihnen überhaupt ein Anwendungsbereich zukommt – mit Blick auf die hiesige Untersuchung allenfalls klarstellender Charakter zukommt.

591

Vgl. BT-Drs. 19/28899, S. 23: bloße Klarstellung. In diese Richtung Fitting, BetrVG § 80 Rn. 94a f.; HaKo-BetrVG/Kothe/Schulze-Doll, § 90 BetrVG Rn. 13 f.; Ludwig/Hinze, NZA 2021, 1444, 1445; ErfK/Kania, BetrVG § 80 Rn. 36; offen Richardi/Thüsing, BetrVG § 80 Rn. 4, 103. 593 Den menschlichen Maßstab ebenso hervorhebend Malorny, RdA 2022, 170, 172. 594 Vgl. BT-Drs. 19/28899, S. 14. 595 Eingehend Frank/Heine, NZA 2022, 543, 546; dies., NZA 2021, 1448, 1450 ff.; dem folgend Steiner/Schunder, NZA 2022, 12, 16; in die Richtung wohl auch Horstmeier, BB 2022, 116, 120; Rolfs/Wolf, ZIP 2021, 1895, 1898. 592

432

4. Teil: Praktische Durchsetzung

D. Vorbeugung der Ausschließlichkeit de lege ferenda Die beschriebenen Defizite des (reformierten) Regelwerkes hinsichtlich einer verfahrensrechtlichen Sicherstellung einer menschlichen Entscheidungsfindung außerhalb der §§ 99, 102 BetrVG sollen abschließend Anlass geben, eine Ergänzung des BetrVG anzuregen.596 Hierzu soll der von Schwarze in die Diskussion eingeführte Vorschlag eines Informations- und Beratungsrechts hinsichtlich des Einsatzes algorithmischer Systeme zur Vorbereitung von Entscheidungen i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO weitergedacht werden.597

I. Entwurf zur Ergänzung des BetrVG Es wird vorgeschlagen, den Dritten Unterabschnitt – Personelle Einzelmaßnahmen (§§ 99 – 105 BetrVG) um nachfolgende Regelung zu ergänzen:598 (1) Unbeschadet anderer Vorschriften dieses Gesetzes ist der Betriebsrat vor jeder geplanten Maßnahme, der ein Profiling im Sinne des Artikel 4 Nummer 4 der Verordnung (EU) 2016/679 vorausgeht, zu hören, wenn die Maßnahme einem Arbeitnehmer oder Bewerber gegenüber rechtliche Wirkung entfaltet oder diesen ähnlich erheblich beeinträchtigt und kein Fall des Artikel 22 Absatz 2 der Verordnung (EU) 2016/679 vorliegt. Der Arbeitgeber hat dem Betriebsrat aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik im Sinne des Artikel 15 Absatz 1 Buchstabe h der Verordnung (EU) 2016/679, insbesondere über die maßgebenden Entscheidungskriterien und die Gründe für die geplante Maßnahme, mitzuteilen. Eine ohne Beteiligung des Betriebsrats getroffene Maßnahme ist unwirksam. (2) Hat der Betriebsrat gegen die Maßnahme Bedenken, so hat er diese unter Angabe der Gründe dem Arbeitgeber unverzüglich, spätestens jedoch innerhalb von drei Tagen, schriftlich mitzuteilen. Äußert er sich innerhalb dieser Frist nicht, gilt seine Anhörung als erfolgt. § 100 BetrVG findet entsprechende Anwendung.

II. Erläuterung 1. Überblick Der Entwurf zielt darauf ab, das Risiko der Ausschließlichkeit i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO zu reduzieren. Die Regelung verpflichtet den Arbeitgeber zur Einhaltung eines Verfahrens, das ein hinreichendes menschliches Dazwischentreten 596 Vgl. für eine Beteiligung des Betriebsrats (erst) i. R. d. Art. 22 Abs. 3 DSGVO SHS/ Scholz, Datenschutzrecht, Art. 22 DSGVO Rn. 56 (dort Fn. 151); WHWS/Broy/Heinson, Daten- und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, Teil B II. Rn. 49; Gola/Schulz, DSGVO, Art. 22 Rn. 42. 597 Vgl. Schwarze, RdA 2019, 115, 119. 598 Zusätzlich ist § 121 BetrVG entsprechend zu ergänzen.

D. Vorbeugung der Ausschließlichkeit de lege ferenda

433

zu dokumentieren sucht, ehe die Entscheidung dem Arbeitnehmer gegenüber getroffen wird. In Anlehnung an die §§ 99, 102 BetrVG soll die Beteiligung des Betriebsrats unter Androhung der Unwirksamkeit der geplanten Maßnahme sicherstellen, dass der Arbeitgeber sich im Nachgang einer ausschließlich automatisierten Entscheidungsvorbereitung mit dieser kritisch auseinandersetzt. Der Betriebsrat soll das Recht haben, das Ermessen des Arbeitgebers hinsichtlich der geplanten Umsetzung der algorithmischen Vor-Entscheidung durch eigene Erwägungen zu beeinflussen. In besonders eiligen Fällen soll der Arbeitgeber – entsprechend § 100 BetrVG – zur vorläufigen Durchführung der Maßnahme berechtigt sein. 2. Datenschutzrechtliche Verankerung Die vorgeschlagene Beteiligung setzt eine Übermittlung der maßgeblichen Gründe für die beabsichtigte Maßnahme an den Betriebsrat voraus. Die damit einhergehende Verarbeitung personenbezogener Daten ist – die Verabschiedung des Entwurfs vorausgesetzt – für die Erfüllung der sich dann aus einem Gesetz ergebenden Rechte und Pflichten des Betriebsrats erforderlich. Datenschutzrechtliche Erlaubnisnorm ist somit § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG. 3. Anwendungsbereich a) Auffangcharakter Die vorgeschlagene Regelung findet „unbeschadet anderer Vorschriften“ des BetrVG Anwendung. Mit diesem Vorbehalt soll zweierlei zum Ausdruck gebracht werden: Zum einen erkennt die Norm an, dass ihr Regelungsgehalt bereits durch andere Vorschriften, namentlich §§ 99, 102 BetrVG, verwirklicht wird. Sollte der hiesigen, auf die Zwecke des Art. 22 Abs. 1 DSGVO zugeschnittenen Weiterentwicklung der §§ 99, 102 BetrVG nicht gefolgt werden, sucht die vorgeschlagene Bestimmung ein hinreichendes menschliches Dazwischentreten im Übrigen auch für diese Konstellationen zu gewährleisten. Zweitens antizipiert die Vorschrift, dass der Gesetzgeber für die hier interessierenden Fälle möglicherweise eigene, spezifische Beteiligungsregelungen schafft (z. B. eine zwingende Beteiligung bei Abmahnungen). Der Vorschrift kommt mithin Auffangcharakter zu. b) Umstände der Beteiligung aa) Bezugspunkt: Erhebliche Maßnahme Der Betriebsrat ist „vor“ einer geplanten Maßnahme zu beteiligen. Dieses Erfordernis markiert – nach dem Vorbild der §§ 99, 102 BetrVG – die zentrale Verknüpfung zu Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Beabsichtigt der Arbeitgeber eine Maßnahme zu treffen, die rechtliche Wirkung entfaltet oder den Arbeitnehmer ähnlich erheblich

434

4. Teil: Praktische Durchsetzung

beeinträchtigt, hat er vor deren Erlass eine eigene Bewertung der algorithmisch vermittelten Entscheidungsgrundlage vorzunehmen. Ob eine Maßnahme rechtliche Wirkung entfaltet oder den Einzelnen auf ähnliche Weise erheblich beeinträchtigt, ist entsprechend dem Leitbild des Art. 22 Abs. 1 DSGVO nach den Umständen des Einzelfalls zu bemessen.599 Typische Konstellationen sind Abmahnungen, Freistellungen, Einstellungen und Versetzungen „unterhalb“ der Schwelle des § 99 Abs. 1 S. 1 Hs. 1 BetrVG sowie Abordnungen mit einer Dauer von bis zu einem Monat. Da auch Einstellungsentscheidungen ungeachtet der Unternehmensgröße einbezogen werden, umfasst der persönliche Anwendungsbereich neben Arbeitnehmern (§ 5 BetrVG) auch Bewerber (§ 99 BetrVG). bb) Begrenzung auf Profiling Voraussetzung der Beteiligung ist, und damit wird das Risiko der Ausschließlichkeit virulent, dass der Maßnahme ein Profiling i. S. d. Art. 4 Nr. 4 DSGVO vorausgeht. Der Zuschnitt auf das Profiling verfolgt dabei zwei Zwecke: Zum einen soll es die Beteiligungspflicht maßvoll begrenzen, zum anderen dem konkreten Gefährdungspotential automatisierter Entscheidungsvorbereitungssysteme Rechnung tragen. Der Betriebsrat ist demnach gerade nicht – wie alternativ zu überlegen wäre – in jedwedem Fall der automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten zu beteiligen. Speichert der Arbeitgeber eine von ihm angefertigte Beurteilung in einem Personalinformationssystem, um diese zu einem späteren Zeitpunkt abzurufen und zur Entscheidungsfindung über eine Versetzung zu verwenden, ist in diesen Verarbeitungsschritten keine Gefahr zu erkennen, wonach der Arbeitnehmer einem bloß syntaktisch vermittelten Entscheidungsprozess anheimfallen könnte. Nicht anders verhält es sich, wenn der Arbeitgeber anlässlich einer Entscheidung über Fahrtkostenzuschüsse unter Nutzung der Sortierfunktion von Microsoft Excel ermittelt, welche Mitarbeiter eine Anfahrtstrecke von mehr als 20 km aufweisen. Es sind diese Konstellationen, in denen der Arbeitgeber die Ausschließlichkeit des Art. 22 Abs. 1 DSGVO mühelos überwinden wird, ist der reine Verarbeitungsakt (Speicherung, Abfrage/Verwendung, Ordnen) für den Arbeitgeber doch derart „leicht“ nachzuvollziehen, sodass kein besonderes syntaktisch vermitteltes Gefährdungspotential droht.600 Ein Gefährdungspotential stellt sich erst bei spezifischen Verarbeitungsformen ein, die auf eine Bewertung bestimmter persönlicher Aspekte abzielt, sei es zu ihrer Analyse oder Vorhersage. Dies betrifft allen voran Fallgestaltungen, in denen der 599

Rechtssicherheit könnte (unter betriebsverfassungsrechtlichen Gesichtspunkten) dadurch hergestellt werden, dass durch Betriebsvereinbarung Fälle identifiziert werden, in denen die Erheblichkeitsschwelle typischerweise überschritten wird. 600 Diese Wertung findet insofern Bestätigung, als zum Teil angenommen wird, der Anwendungsbereich des Art. 22 Abs. 1 DSGVO erfasse schon gar keine „einfachen Wenn-DannEntscheidungen“; vgl. unter 3. Teil, B.I.2.a) sowie 3. Teil, Fn. 114.

D. Vorbeugung der Ausschließlichkeit de lege ferenda

435

Arbeitgeber mit einer im Rahmen von People Analytics generierten Entscheidungsempfehlung konfrontiert wird. Diese tiefergehende Art der automatisierten Verarbeitung personenbezogener Daten macht eine verständige Würdigung der Umstände im Einzelfall besonders erforderlich. Es macht, anders gewendet, schlichtweg einen Unterschied, ob unter bloßem Abgleich der automatisierten Personaldatenbank diejenigen Mitarbeiter ermittelt werden sollen, die Französisch nachweislich auf hohem Niveau sprechen, oder ob das algorithmische System zusätzlich die Aussage generiert, dass ein bestimmter Mitarbeiter der „beste“ bzw. „geeignetste“ Kandidat für die Stellenbesetzung im Pariser Büro ist. Die drohende Gefahr einer Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO im letzten Fall ist unverkennbar.601 Um dieser gezielt entgegenzuwirken, orientiert sich der Entwurf an dem Abgrenzungsmaßstab des Profiling, anhand dessen der Verordnungsgeber die Gefahr einer bloß syntaktischen Entscheidungsfindung konkret benennt. cc) Ausnahme in Fällen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO Die vorgeschlagene Regelung ist auf Art. 22 DSGVO ferner insofern abgestimmt, als sie keine Anwendung findet, wenn ein Fall des Art. 22 Abs. 2 DSGVO vorliegt. Dieser Vorbehalt trägt dem Umstand Rechnung, dass, wenn schon die ausschließlich automatisierte Entscheidung in der Sache ausnahmsweise gerechtfertigt ist, selbiges erst recht für ihre bloße Vorbereitung zu gelten hat. Ist der Einsatz eines automatisierten Entscheidungssystems schon für die Durchführung des Arbeitsvertrages erforderlich oder hat der Arbeitnehmer ausnahmsweise wirksam eingewilligt, kann es folgerichtig nicht darauf ankommen, ob der Arbeitgeber der bloß automatisierten Vor-Entscheidung hinreichend entgegengetreten ist.602 c) Umfang der Beteiligung aa) Unterrichtung Der vorgeschlagene Abs. 1 S. 2 formuliert die Anforderungen, die an eine ordnungsgemäße Beteiligung des Betriebsrats zu stellen sind. Diese orientieren sich zum einen an den dem Arbeitnehmer im Falle einer ausschließlich automatisierten Entscheidung auf Verlangen zur Verfügung zu stellenden aussagekräftigen Informationen über die involvierte Logik (Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO).603 Hierdurch soll der Arbeitgeber auch für den Fall der Nicht-Inanspruchnahme des Auskunftsrechts durch den Arbeitnehmer unter betriebsverfassungsrechtlichen Gesichtspunkten angehalten werden, nur solche Datenverarbeitungen vorzunehmen, deren Funktions601

S. die Ausführungen unter 3. Teil, C.IV.1. Eine Beteiligung des Betriebsrats nach anderen Vorschriften (z. B. § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG) bleibt – wie auch der vorgeschlagene Auffangcharakter der Norm zum Ausdruck bringt – unberüht. 603 S. oben B.II.5.d)dd). 602

436

4. Teil: Praktische Durchsetzung

weise er selbst überblicken kann. Diese Wertung wird durch die besondere Hervorhebung („insbesondere“) der maßgebenden Entscheidungskriterien zementiert. Neben der Beschreibung der dem Profiling zugrunde liegenden Kriterien hat der Arbeitgeber den Betriebsrat auch über die Gründe für die geplante Maßnahme in Kenntnis zu setzen. Hierdurch soll sichergestellt werden, dass sich der Arbeitgeber ein „eigenes Bild“ darüber verschafft, welche Umstände die beabsichtigte Maßnahme konkret bedingen. Der Arbeitgeber soll so zu einer eigenen Bewertung der Lage veranlasst werden. bb) Anhörung Abs. 2 sieht – in Anlehnung an § 102 Abs. 2 S. 1 – 2 BetrVG – vor, dass der Betriebsrat dem Arbeitgeber innerhalb einer Frist von spätestens drei Tagen etwaige Bedenken mitzuteilen hat. Um eine hinreichend sachliche Befassung durch den Betriebsrat sicherzustellen und zugleich dem mit dem Einsatz des algorithmischen Systems zum Ausdruck gebrachten Arbeitgeberinteresse an einer Beschleunigung des Entscheidungsprozesses gerecht zu werden, orientiert sich die vorgeschlagene Regelung an der gesetzlichen Mindestfrist des § 102 Abs. 2 S. 3 BetrVG. Dem Beschleunigungsinteresse – das von Art. 22 Abs. 1 DSGVO insofern anerkannt wird, als dieser die Nutzung automatisierter Datenverarbeitungen allein unter den Vorbehalt der Ausschließlichkeit stellt – wird freilich nur dann Rechnung getragen, wenn in sachlich begründeten Fällen eine Stellungnahme des Betriebsrats nicht abgewartet werden muss. In diesem Fall darf der Arbeitgeber die Maßnahme entsprechend § 100 Abs. 1 und 2 BetrVG unter Information des Arbeitnehmers sowie des Betriebsrats vorläufig durchführen. Das Erfordernis eines Anhörungsverfahrens wirkt auf den ersten Blick überkompensatorisch, soll die vorgeschlagene Regelung doch allein sicherstellen, dass der Arbeitgeber sich seinerseits der Gründe für die beabsichtigte Maßnahme vergewissert und die algorithmisch vermittelte Vor-Entscheidung in eine eigene Entscheidung überführt. Das vorgeschlagene Anhörungsverfahren trägt allerdings dem Risiko Rechnung, wonach der Arbeitgeber versucht sein könnte, bloß etwaige von der eingesetzten KI präsentierte Entscheidungsgründe anzuführen, ohne sich im Einzelnen mit diesen selbst auseinanderzusetzen. Erst die Anhörung des Betriebsrats vermag dieser Gefahr verfahrensrechtlich entgegenzuwirken, indem der Betriebsrat die ihm mitgeteilten Gründe herausfordert und den Arbeitgeber ggf. mit widerstreitenden Gesichtspunkten konfrontiert. Zwar ist der Betriebsrat nicht in der Lage, die beabsichtigte Maßnahme abzuwenden. Doch erlaubt ihm das verbindliche Anhörungsverfahren, Einfluss auf die Willensbildung des Arbeitgebers zu nehmen. Sieht sich der Arbeitgeber einer abweichenden Ansicht des Betriebsrats gegenüber, wird er nicht umhinkommen, als diese jedenfalls zur Kenntnis zu nehmen. Die Anhörung des Betriebsrats will so sicherstellen, dass sich der Arbeitgeber (ggf. erneut) der aus seiner Sicht tragenden Gründe für die beabsichtigte Maßnahme vergewissert.

D. Vorbeugung der Ausschließlichkeit de lege ferenda

437

d) Wirkung Die Beteiligung des Betriebsrats ist Wirksamkeitsvoraussetzung für die geplante Maßnahme. Darlegungs- und beweislastpflichtig ist der Arbeitgeber.604 Der Arbeitnehmer hat die für ihn günstige Tatsache vorzutragen und zu beweisen, dass überhaupt ein Betriebsrat besteht und deshalb vor Ausspruch der Maßnahme dessen Anhörung erforderlich war.605 Auf einen entsprechenden Sachvortrag hin obliegt es – entsprechend § 102 BetrVG – dem Arbeitgeber darzulegen, dass der Betriebsrat ordnungsgemäß angehört wurde.606

604

Vgl. für § 102 BetrVG Fitting, BetrVG § 102 Rn. 57; Richardi/Thüsing, BetrVG § 102 Rn. 143. 605 Vgl. BAG, Urt. v. 23. 06. 2005 – 2 AZR 193/04, AP ZPO § 138 Nr. 11 = NZA 2005, 1233. 606 Vgl. BAG, Urt. v. 24. 04. 2008 – 8 AZR 268/07, NZA 2008, 1314, 1316.

Zusammenfassung in Thesen 1.

Der Einsatz algorithmischer KI-Systeme in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen verspricht signifikante Effizienzgewinne. Standardisierte Entscheidungsstrukturen beschleunigen und präzisieren Auswahlprozesse ebenso wie Arbeitsabläufe.

2.

Entscheidungen des Arbeitgebers verleihen dem Arbeitsverhältnis eine konkrete Ordnung. Sie schaffen eine Vertragswirklichkeit, der die Vertragsparteien nach Maßgabe ihrer individuellen Vorstellungen vom Arbeitsverhältnis eine bestimmte Bedeutung beimessen.

3.

Entscheidungssysteme verarbeiten bloß Symbole, ohne diesen einen konkreten Bedeutungsgehalt beizumessen. Der Arbeitgeber hat das System daher darauf zu konditionieren, in Reaktion auf bestimmte Eingangsinformationen bestimmte Ausgangsinformationen zu generieren.

4.

Die so technisch generierten Entscheidungen (Weisung, Kündigung etc.) sind dem Arbeitgeber weder in direkter noch in analoger Anwendung der §§ 164 ff. BGB zuzurechnen. Sie sind aufgrund seines willentlichen Einsatzes des Entscheidungssystems als eigene Willenserklärungen des Arbeitgebers anzuerkennen.

5.

Durch Einsatz algorithmischer Systeme sieht der Arbeitgeber darüber hinweg, dass das System über Angelegenheiten entscheidet, deren konkrete Fallkonstellationen bei der Programmierung nicht antizipiert werden konnten. Es findet damit eine Autorität Eingang in das Arbeitsverhältnis, die weder eine bewusste Entscheidungsfindung gewährleistet noch zu verstehen vermag, welche Bedeutung ihren Entscheidungen innewohnt.

6.

Die Delegation arbeitsrechtlicher Entscheidungen an KI-Systeme geht einher mit einer Beschränkung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung. Darüber hinaus sieht sich der Arbeitnehmer der Gefahr der algorithmischen Fremdbestimmung gegenüber.

7.

Dem besonderen Rechtfertigungsbedürfnis einer algorithmischen Fremdbestimmung wird durch das Verbot des Art. 22 DSGVO begegnet. Danach ist eine ausschließlich auf eine automatisierte Verarbeitung beruhende Entscheidung, die für den Arbeitnehmer rechtliche Wirkung entfaltet oder ihn ähnlich erheblich beeinträchtigt, grundsätzlich untersagt. Dies umfasst neben der Entscheidung über die (Nicht-)Einstellung eines Bewerbers, die Beendigung des Arbeitsvertrages durch Kündigung oder den Ausspruch einer Abmahnung auch die Ausübung des Direktionsrechts sowie die Erteilung eines Arbeitszeugnisses.

Zusammenfassung in Thesen

439

8.

Das Verbot gilt nicht, wenn die Entscheidung mit Einwilligung des Arbeitnehmers erfolgt. Nach Maßgabe von Art. 7 Abs. 4 DSGVO sowie der strukturellen Unterlegenheit des Arbeitnehmers ist grundsätzlich von einer unfreiwillig erteilten Einwilligung auszugehen. Anders ist zu entscheiden, wenn der Arbeitnehmer wie etwa bei der Zeugniserteilung ein besonderes Interesse an einer automatisierten Entscheidung hegt.

9.

Der Rückgriff auf KI-Systeme ist dem Arbeitgeber ferner zu gestatten, wenn die automatisierte Entscheidung für den Abschluss oder die Erfüllung des Arbeitsvertrages erforderlich ist. Das ist etwa anzunehmen, wenn der Arbeitgeber mit außergewöhnlich hohen oder konstant sehr hohen Bewerberzahlen konfrontiert wird. In diesem Fall ist der Einsatz automatisierter Systeme zuzulassen, um solche Bewerbungen auszusortieren, die nicht einmal den formalen Anforderungskriterien an die konkrete Stelle entsprechen.

10. Dasselbe gilt für die Ausübung des Direktionsrechts, wenn das unternehmerische Ziel überhaupt nur unter Einsatz algorithmischer Weisungssysteme erreicht werden kann. Da Weisungssysteme jedoch nicht in der Lage sind, den Anforderungen an eine verständige Billigkeitsprüfung gerecht zu werden, ist ihr Einsatz nur bei typischen Weisungen zu gestatten, deren Üblichkeit einer algorithmischen Fremdbestimmung vorbeugt. 11. Der Einsatz von KI-Verfahren zur Vorbereitung von Arbeitgeberentscheidungen bemisst sich im Ausgangspunkt nach § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG. KI-Verfahren, die nahezu sämtliche Arbeitsschritte erfassen oder die Persönlichkeit des Arbeitnehmers nahezu vollständig zu erfassen und abzubilden suchen, überschreiten die Schwelle des Zulässigen. Ebenso wenig darf die individuelle Persönlichkeit des Arbeitnehmers kategorisch zur Disposition gestellt werden. Das ist anzunehmen, wenn KI-Verfahren prädikative Aussagen über derart bedeutsame Fragen der Lebensführung treffen, deren Beantwortung wertungsmäßig der ungestörten individuellen Entfaltung vorbehalten sind. 12. Ein vermeintlich bloß entscheidungsvorbereitendes KI-Verfahren ist zusätzlich an den Vorgaben des Art. 22 DSGVO auszurichten, wenn es in eine erhebliche Entscheidung einmündet, ohne dass ein menschlicher Entscheidungsträger die syntaktische Vor-Entscheidung in eine menschliche Entscheidung übersetzt hat. Der Arbeitgeber kann der Verbotswirkung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO entgegenwirken, indem er sicherstellt, dass die mit Verwendung des automatisierten Verfahrens einsetzende Ausschließlichkeit entkräftet wird. Die Anforderungen an ihre Entkräftung sind in dem Maße anzuheben, in dem der Arbeitgeber algorithmischen Verfahren das Vermögen zuerkennt, entscheidungsreife VorEntscheidungen zu treffen. 13. Im Hinblick auf den Zugang zu öffentlichen Ämtern wird durch Rückgriff auf automatisierte Entscheidungssysteme zusätzlich das Risiko begründet, dass die Auswahlentscheidung nicht den Anforderungen an eine ordnungsgemäße Ermessensausübung genügt.

440

Zusammenfassung in Thesen

14. Der Arbeitnehmer trägt faktisch das Risiko, dass sich Entscheidungen des Arbeitgebers insgeheim als ausschließlich automatisiert erweisen. Diese Risikoverteilung ist nicht mehr zu rechtfertigen, wenn entscheidungsreife VorEntscheidungen generiert werden, die mit Blick auf die besondere Erheblichkeit der Entscheidung und die Rahmenbedingungen des automatisierten Verfahrens ein effektives Dazwischentreten nicht erwarten lassen. Um einer Aushebelung des Art. 22 Abs. 1 DSGVO vorzubeugen, ist die Norm in diesen Fällen teleologisch dahingehend zu reduzieren, dass die Entscheidung ausschließlich automatisiert ergangen ist. 15. Die entscheidungsvorbereitende Datenverarbeitung ist ihrerseits selbst an Art. 22 DSGVO zu messen, wenn sie ausschließlich automatisiert abläuft und rechtliche Wirkung entfaltet oder den Arbeitnehmer ähnlich erheblich beeinträchtigt. Das ist etwa der Fall bei einem diskriminierenden Vorauswahlverfahren sowie bei der Beurteilung des Arbeitnehmers. 16. Das Schutzkonzept des Art. 22 DSGVO geht einher mit einem hohen Aushebelungsrisiko. Die entscheidende Weichenstellung materialisiert sich im für den Arbeitnehmer uneinsehbaren Umgang des Arbeitgebers mit dem Risiko der Ausschließlichkeit. 17. Die spezifischen datenschutzrechtlichen Rechte bieten keinen wirksamen Schutz vor einer Aushebelung. Die Vorab-Informationspflicht des Art. 13 Abs. 2 lit. f DSGVO gewährt dem Arbeitnehmer lediglich Einblick in die entscheidungsrelevanten Kriterien und deren Gewichtung zueinander im Vorfeld einer automatisierten Entscheidung. Die Mindestrechte des Art. 22 Abs. 3 DSGVO vermitteln dem Arbeitnehmer die Möglichkeit, im Nachgang einer automatisierten Entscheidung korrigierend auf ihre Gestalt einzuwirken und sie ggf. in eine menschliche Entscheidung zurückzuversetzen. Der Arbeitgeber ist dabei berechtigt, den Arbeitnehmer auf ein vorrangiges automatisiertes Anfechtungsverfahren zu verweisen. Das Auskunftsrecht aus Art. 15 Abs. 1 lit. h DSGVO gewährt dem Arbeitnehmer Einblick in die maßgeblichen Entscheidungsgründe sowie deren Gewichtung zueinander im Nachgang einer konkreten Entscheidung. 18. Der Arbeitnehmer ist darüber hinaus nach § 83 Abs. 1 S. 1 BetrVG berechtigt, die konkreten Ergebnisse einer Profiling-Maßnahme einzusehen. Erweisen sich Angaben als unzutreffend oder entsprechen Leistungsbewertungen nicht den Anforderungen an ein pflichtgemäßes Ermessen, kann der Arbeitnehmer ihre Entfernung aus der Personalakte verlangen. 19. Der Arbeitnehmer kann vom Arbeitgeber ferner Ersatz des materiellen oder immateriellen Schadens verlangen, der ihm aufgrund einer unzulässigen ausschließlich automatisierten Entscheidung entstanden ist. Der immaterielle Schaden könnte nach Vorbild des § 15 Abs. 2 S. 2 AGG bemessen werden. Dem Gebot eines wirksamen Schadensersatzes steht es entgegen, wenn der Arbeit-

Zusammenfassung in Thesen

441

geber den Schadensersatzanspruch vertraglich, etwa durch eine Ausschlussklausel, zu beschränken sucht. 20. Grundsätzlich trägt der Arbeitnehmer die Darlegungs- und Beweislast für einen Verstoß gegen die Vorgaben der DSGVO. Im Hinblick auf die Voraussetzungen des Art. 22 Abs. 1 DSGVO hat er indes nur darzulegen, dass seine personenbezogenen Daten automatisiert verarbeitet wurden und eine ihn betreffende erhebliche Entscheidung ergangen ist. Der Arbeitgeber hat hiernach darzutun, dass die Entscheidung nicht (unzulässigerweise) auf eine ausschließlich automatisierte Datenverarbeitung zurückgeht. 21. Die Einführung und Anwendung algorithmischer Systeme zur Vorbereitung von Arbeitgeberentscheidungen ist ebenso mitbestimmungspflichtig wie der Einsatz automatisierter Entscheidungssysteme i. S. d. Art. 22 Abs. 1 DSGVO. Der Betriebsrat hat ferner über die Programmierung der Kriterien mitzubestimmen, die KI-Verfahren zur Beurteilung von Eignung und Fähigkeit von Arbeitnehmern zugrunde legen. Daneben steht dem Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht bei der inhaltlichen Ausgestaltung algorithmischer Auswahlverfahren im Rahmen von Einstellungen, Versetzungen und Kündigungen zu. 22. Die Beteiligung des Betriebsrats in konkreten Entscheidungsprozessen geht einher mit einer Verarbeitung personenbezogener Daten. Rechtsgrundlage der Verarbeitung ist § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG. Gibt die betriebsverfassungsrechtliche Norm die Art und den Umfang der zu verarbeitenden Daten konkret vor, wird die datenschutzrechtliche Erforderlichkeit indiziert. 23. Die Pflicht zur Beteiligung des Betriebsrats im Rahmen personeller Einzelmaßnahmen gemäß §§ 99, 102 BetrVG eröffnet dem Arbeitgeber ein Verfahren, die Entkräftung der Ausschließlichkeit gegenüber dem Betriebsrat zu dokumentieren. Zur Wahrnehmung seiner Beteiligungsrechte hat er den Betriebsrat über die Funktionsweise des eingesetzten Systems sowie über die konkreten Auswahlkriterien in Kenntnis zu setzen. Daneben hat er dem Betriebsrat seine verständige „Sicht der Dinge“ darzutun. 24. Das allgemeine Auskunftsrecht des Betriebsrats vermag ein Dazwischentreten des Arbeitgebers in den Fällen außerhalb der §§ 99, 102 BetrVG nicht abzusichern. Der Gesetzgeber sollte deshalb erwägen, das BetrVG um ein spezifisches Beteiligungsrecht des Betriebsrats im Rahmen algorithmischer Entscheidungsvorbereitungen zu ergänzen. Zur maßvollen Begrenzung sollte die Beteiligungspflicht auf Konstellationen vorausgehender Profiling-Maßnahmen zugeschnitten werden.

Ausblick Wurde eingangs nach dem Reformbedarf zur Sicherstellung einer menschlichen Mitwirkung im Rahmen algorithmisch durchdrungener Entscheidungsprozesse gefragt, so ist festzustellen, dass das Arbeitsrecht es schon heute versteht, der zunehmenden algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers Einhalt zu gebieten. Dabei ist es nicht nur das allgemeingültige Verbot der automatisierten Einzelentscheidung, das in seinem arbeitsrechtlichen Zuschnitt betriebswirtschaftlichen Anreizen zur algorithmischen Substitution menschlicher Entscheidungsfindungen Grenzen aufzeigt. Auch ist es die spezifische Pflicht zur Beteiligung des Betriebsrats in personellen Einzelmaßnahmen, die es dem Arbeitgeber erlaubt, KI-Verfahren in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen rechtssicher einzusetzen. Während also andere Segmente, wie die Kreditwirtschaft, Medizin oder Strafverfolgung, noch um ihre eigene sachgerechte Ausgestaltung der „Mensch-Maschine-Schnittstelle“1 streiten, genießt das Arbeitsrecht mit seinem betriebsverfassungsrechtlichen Dualismus einen außerordentlichen Vorteil. Die Betriebspartnerschaft weist damit auch den Weg, den es zur regulatorischen Absicherung eines hinreichenden menschlichen Dazwischentretens in bislang nicht erfassten Fällen für den Gesetzgeber zu beschreiten gilt. „Jetzt verdrängt die Maschine den Menschen. Unter den richtigen Umständen wird sie ihm dienen“, träumte schon Oscar Wilde.2 Richtig daran dürfte sein, dass es besagte Umstände sind, die der Mensch in seinem Sinne wird beeinflussen können. Denn anders als häufig werbewirksam propagiert, sind Digitalisierung und KI keine natürlichen Phänomene, die sich wie ein lebendiger Organismus unaufhaltsam und unvermeidlich in eine Richtung entfalten.3 Digitalisierung und KI sind vielmehr Werkzeuge in der Hand des Menschen zur Gestaltung seiner Zukunft – diese Arbeit versteht sich als ein Beitrag hierzu.

1

Vgl. Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten, 451 ff. Wilde, Die Seele des Menschen unter dem Sozialismus, 18. 3 Vgl. Zuboffs sog. „Gesetze der Digitalisierung“ (wiedergegeben bei Obermaier, in: ders., Hdb. Industrie 4.0, 3, 16): (1.) Alles, was digitalisiert und in Information verwandelt werden kann, wird digitalisiert und in Information verwandelt. (2.) Was automatisiert werden kann, ¨ berwachung und Kontrolle wird automatisiert. (3.) Jede Technologie, die zum Zwecke der U nutzbar gemacht werden kann, wird, was immer auch ihr urspru¨ nglicher Zweck war, zum ¨ berwachung und Kontrolle nutzbar gemacht. Zwecke der U 2

Literaturverzeichnis I. Rechtswissenschaftliche Literatur Abel, Ralf: Automatisierte Entscheidungen im Einzelfall gem. Art. 22 DS-GVO – Anwendungsbereich und Grenzen im nicht-öffentlichen Bereich, ZD 2018, 304 – 307. Adomeit, Klaus: Rechtsquellenfragen im Arbeitsrecht, München 1969, zitiert: Adomeit, Rechtsquellenfragen. Adomeit, Klaus: Gestaltungsrechte, Rechtsgeschäfte, Ansprüche – Zur Stellung der Privatautonomie im Rechtssystem, Berlin 1969, zitiert: Adomeit, Gestaltungsrechte. Adrian, Axel: Der Richterautomat ist möglich – Semantik ist nur eine Illusion, Rechtstheorie 48 (2017), 77 – 121. Akkilic, Alparslan: Der Umgang mit unzulässig erhobenen Daten im arbeitsgerichtlichen Verfahren, NZA 2020, 623 – 629. Albrecht, Jan Philipp/Jotzo, Florian: Das neue Datenschutzrecht der EU: Grundlagen, Gesetzgebungsverfahren, Synopse, Baden-Baden 2017, zitiert: Albrecht/Jotzo, Das neue Datenschutzrecht der EU. Albrecht, Jan Philipp: Das neue EU-Datenschutzrecht – von der Richtlinie zur Verordnung: Überblick und Hintergründe zum finalen Text für die Datenschutz-Grundverordnung der EU nach der Einigung im Trilog, CR 2016, 88 – 98. Alexy, Robert: Ermessensfehler, JZ 1986, 701 – 716. Arnold, Christian/Günther, Jens: Arbeitsrecht 4.0 – Praxishandbuch zum Arbeits-, IP- und Datenschutzrecht in einer digitalisierten Arbeitswelt, 2. Aufl., München 2022, zitiert: BearbeiterIn, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0. Arnold, Christian/Günther, Jens: Arbeitsrecht 4.0 – Praxishandbuch zum Arbeits-, IP- und Datenschutzrecht in einer digitalisierten Arbeitswelt, 1. Aufl., München 2018, zitiert: BearbeiterIn, in: Arnold/Günther, Arbeitsrecht 4.0, 1. Aufl. 2018. Artikel 29-Datenschutzgruppe: Leitlinien für automatisierte Entscheidungen im Einzelfall einschließlich Profiling für die Zwecke der Verordnung 2016/679 (WP251rev.01), angenommen am 3. Oktober 2017, zuletzt überarbeitet und angenommen am 6. Februar 2018, zitiert: Artikel 29-Datenschutzgruppe, Automatisierte Entscheidungen. Artikel 29-Datenschutzgruppe: Leitlinien in Bezug auf die Einwilligung gemäß Verordnung 2016/679 (WP259), angenommen am 10. April 2018, zitiert Artikel 29-Datenschutzgruppe, Einwilligung. Ascheid, Reiner/Preis, Ulrich/Schmidt, Ingrid: Kündigungsrecht: Großkommentar zum gesamten Recht der Beendigung von Arbeitsverhältnissen, 6. Aufl., München 2021, zitiert: APS/BearbeiterIn.

444

Literaturverzeichnis

Asgari, Nima: Datenschutz im Arbeitsverhältnis – Offenbarungspflicht/Fragerecht, Mitarbeiter-Screening und Datenschutzgrundverordnung, DB 2017, 1325 – 1328. Aszmons, Mattis/Raben, Philipp/Reimers, Jana: Karrierenetzwerke im Kontext des Arbeitsverhältnisses – Praxisleitfaden für Arbeitgeber: Bewerberauswahl, Pre-Employment Screenings, Verhalten in Karrierenetzwerken und Kontaktnutzung, DB 2018, 1593 – 1599. Auer-Reinsdorff, Astrid/Conrad, Isabell: Handbuch IT- und Datenschutzrecht, 3. Aufl., München 2019, zitiert: Auer-Reinsdorff/Conrad/BearbeiterIn, Hdb. IT-DSR. Auernhammer, Herbert: Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz und Nebengesetze – Kommentar, hrsg v. Eßer/Kramer/v. Lewinski, 7. Aufl., Köln 2020, zitiert: Auernhammer/BearbeiterIn, DSGVO. Balkin, Jack M.: The Path of Robotics Law, in: Calif. L. R. Circuit Vol. 6 (2015), 45 – 60. Bamberger, Georg/Roth, Herbert/Hau, Wolfgang/Poseck, Roman: Beck’scher Online-Kommentar BGB, 62. Ed., Stand: 01. 05. 2022, zitiert: BeckOK BGB/BearbeiterIn. Barocas, Solon/Selbst, Andrew D.: Big Data’s Disparate Impact, in: Calif. L. R. Vol. 104 (2016), 671 – 732. Bausewein, Christoph: Bewerberauswahl und Personalentwicklung mittels psychologischer Eignungstests, DuD 2016, 139 – 143. Bausewein, Christoph: Arbeitgeber-Persönlichkeitstests – datenschutzrechtlich zulässig? Bewerberauswahl und Personalentwicklung mittels psychischer Eignungstests, ZD 2014, 443 – 447. Bayreuther, Frank: Mitbestimmung bei mobiler Arbeit nach § 87 I Nr. 14 BetrVG, NZA 2021, 839 – 841. Bayreuther, Frank: Möglichkeiten und Grenzen der Änderung von Arbeitsbedingungen, NZA 2019, 735 – 741. Bayreuther, Frank: Videoüberwachung am Arbeitsplatz, NZA 2005, 1038 – 1044. Beck, Susanne: Der rechtliche Status autonomer Maschinen, AJP/PJA 2017, 183 – 191. ¨ ber Sinn und Unsinn von Statusfragen – zu Vor- und Nachteilen der EinBeck, Susanne: U führung einer elektronischen Person, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung: Beiträge der Tagung vom 7. bis 9. Mai 2012 in Bielefeld, Robotik und Recht Bd. 2, BadenBaden 2013, 239 – 260, zitiert: Beck, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung. Beck, Susanne: Roboter und Cyborgs – erobern sie unsere Welt? Eine nicht-futuristische Einführung in die Thematik, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine: ethische und rechtliche Fragen zum Umgang mit Robotern, künstlicher Intelligenz und Cyborgs, Robotik und Recht Bd. 1, 9 – 21; zitiert: Beck, in: dies., Jenseits von Mensch und Maschine. Beck, Susanne: Grundlegende Fragen zum rechtlichen Umgang mit der Robotik, JR 2009, 225 – 230. Becker, Ina: Datenschutzrechtliche Fragen des SCHUFA-Auskunftsverfahrens – Unter besonderer Berücksichtigung des sogenannten „Scorings“, Hamburg 2016, zitiert: Becker, SCHUFA.

Literaturverzeichnis

445

Benecke, Martina: Aktuelle Entwicklungen im Arbeitsrecht in der Arbeitswelt 4.0, in: dies. (Hrsg.), Unternehmen 4.0 – Arbeitsrechtlicher Strukturwandel durch Digitalisierung, BadenBaden 2018, 17 – 38. Berger, Ariane: Der automatisierte Verwaltungsakt – Zu den Anforderungen an eine automatisierte Verwaltungsentscheidung am Beispiel des § 35 a VwVfG, NVwZ 2018, 1260 – 1264. Bergwitz, Christoph: Arbeitgeberweisungen: unbillig und doch verbindlich?, NZA 2017, 1553 – 1557. Bertram, Ute: Smart Contracts – Praxisrelevante Fragen zu Vertragsabschluss, Leistungsstörungen und Auslegung, MDR 2018, 1416 – 1421. Besgen, Nicolai/Prinz, Thomas (Hrsg.): Arbeiten 4.0 – Arbeitsrecht und Datenschutz in der digitalisierten Arbeitswelt, 5. Aufl., Bonn 2022, zitiert: BearbeiterIn, in: Besgen/Prinz, Arbeiten 4.0. Bettinghausen, Mina/Wiemers, Matthias: Bewerberdatenschutz nach neuem Datenschutzrecht, DB 2018, 1277 – 1783. Betz, Christoph: Automatisierte Sprachanalyse zum Profiling von Stellenbewerbern – Überprüfung der datenschutzrechtlichen Zulässigkeit eines Praxistrends, ZD 2019, 148 – 152. Betz, Christoph: Die Einwilligung des Arbeitnehmers – Ein geeignetes Instrument für eine rechtmäßige Datenverarbeitung in der digitalen Arbeitswelt?, SPA 2019, 29 – 32. Betz, Christoph: Die gerichtliche Verwertbarkeit datenschutzwidrig erlangter Beweismittel, RdA 2018, 100 – 110. Bieber, Roland/Epiney, Astrid/Haag, Marcel/Kotzur, Marcel: Die Europäische Union – Europarecht und Politik, 14. Aufl., Baden-Baden 2021, zitiert: BEHK/BearbeiterIn, Die Europäische Union. Binkert, Gerhard: Die Rechtsprechung zur Entbehrlichkeit der Abmahnung vor verhaltensbedingten Kündigungen – Überlegungen zur Dogmatik, NZA 2016, 721 – 726. Birk, Rolf: Die arbeitsrechtliche Leitungsmacht, Köln 1973, zitiert: Birk, Leitungsmacht. Bissels, Alexander/Meyer-Michaelis, Isabel/Schiller, Jan: Arbeiten 4.0: Big Data-Analysen im Personalbereich, DB 2016, 3042 – 3049. Bissels, Alexander/Ziegelmayer, Daniel/Kiehn, Bastian: Gesucht, gefunden, angesprochen: Rechtliche Tücken des „Active Sourcing“, BB 2013, 2869 – 2875. bitkom: Positionspapier: Bitkom views on Article 29 Working Party draft guidelines on automated individual decision-making including profiling, v. 27. 11. 2017, abrufbar unter: https://www.bitkom.org/sites/default/files/file/import/20171127-Bitkom-Position-PaperWP251-Profiling-Engl-Final.pdf (letztmaliger Abruf: 29. 12. 2022), zitiert: bitkom, Positionspapier. Bitzenhofer, Dominik: Grundlagen des Weisungsrechts, Berlin 2020, zitiert: Bitzenhofer, Weisungsrecht. Block, Helga: 23. Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht, Landesbeauftragte für Datenschutz und Informationsfreiheit Nordrhein-Westfalen (Hrsg.), Düsseldorf 2017, zitiert: Block, LDI NRW Datenschutz- und Informationsfreiheitsbericht 2017.

446

Literaturverzeichnis

Blum, Benjamin: People Analytics: eine datenschutzrechtliche Betrachtung moderner Einsatzszenarien für automatisierte, datenbasierte Entscheidungen, Baden-Baden 2021, zitiert: Blum, People Analytics. Boecken, Winfried/Düwell, Franz Josef/Diller, Martin/Hanau, Hans: (Hrsg.), Nomos-Kommentar – Gesamtes Arbeitsrecht, 1. Aufl. 2016, zitiert: NK-GA/BearbeiterIn. Boehme-Neßler, Volker: Die Macht der Algorithmen und die Ohnmacht des Rechts – Wie die Digitalisierung das Recht relativiert, NJW 2017, 3031 – 3037. Boehme-Neßler, Volker: Das Rating von Menschen – Onlinebewertungsportale und Grundrechte, K&R 2016, 637 – 644. Boemke, Burkhard: Fahrzeiten als Arbeitszeiten, RdA 2020, 65 – 74. Bomhard, David: Automatisierung und Entkollektivierung betrieblicher Arbeitsorganisation – Herausforderungen einer digitalen Arbeitswelt, Wiesbaden 2019, zitiert: Bomhard, Automatisierung und Entkollektivierung. Borges, Georg: Rechtliche Rahmenbedingungen für autonome Systeme, NJW 2018, 977 – 982. Borges, Georg: Verträge im elektronischen Geschäftsverkehr – Vertragsabschluß, Beweis, Form, Lokalisierung, anwendbares Recht, München 2003, zitiert: Borges, Verträge im elektronischen Geschäftsverkehr. Bork, Reinhard: Allgemeiner Teil des Bürgerlichen Gesetzbuches, 4. Aufl., Tübingen 2016, zitiert: Bork, AT. Born, Tobias: Bonita¨ tspru¨ fungen im Online-Handel – Scorewert-basierte automatisierte Entscheidung u¨ ber das Angebot von Zahlungsmo¨ glichkeiten, ZD 2015, 66 – 72. Bötticher, Eduard: Einseitige Leistungsbestimmung im Arbeitsverhältnis, RdA 1967, 321 – 326. Brandt, Jochen: Not-Aus gegen allzu smarte Roboter, CuA 6/2017, 13 – 16. Brauneck, Jens: DSGVO: Neue Anwendbarkeit durch neue Definition personenbezogener Daten?, EuZW 2019, 680 – 688. Bräutigam, Peter/Schmidt-Wudy, Florian: Das geplante Auskunfts- und Herausgaberecht des Betroffenen nach Art. 15 der EU-Datenschutzgrundverordnung – Ein Diskussionsbeitrag zum anstehenden Trilog der EU- Gesetzgebungsorgane, CR 2015, 56 – 63. Brecht, Corinna/Steinbrück, Anne/Wagner, Manuela: Der Arbeitnehmer 4.0? Automatisierte Arbeitgeberentscheidungen durch Sensorik am smarten Arbeitsplatz, PinG 2018, 10 – 15. Breyer, Jonas: Automatisierte Einzelentscheidung gem. § 6a BDSG durch Inkassounternehmen – Anmerkung zu AG Düsseldorf, Urteil vom 18. 1. 2018 – 22 C 136/17, ZD 2018, 187 – 188. Brink, Stefan/Schmidt, Stephan: Die rechtliche (Un-)Zulässigkeit von Mitarbeiterscreenings – Vom schmalen Pfad der Legalität, MMR 2010, 592 – 596. Brink, Stefan/Wybitul, Tim: Der „neue Datenschutz“ des BAG – Vorgaben zum Umgang mit Beschäftigtendaten und Handlungsempfehlungen zur Umsetzung, ZD 2014, 225 – 231. Brkan, Maja: Do algorithms rule the world? Algorithmic decision-making and data protection in the framework of the GDPR and beyond, Intern. JLIT Vol. 27 (2019), 91 – 121.

Literaturverzeichnis

447

Brose, Wiebke/Greiner, Stefan/Preis, Ulrich: Kleidung im Arbeitsverhältnis – Persönlichkeitsrechtliche Schranken arbeitsrechtlicher Regelungen, NZA 2011, 369 – 380. Buchholtz, Gabriele: Legal Tech – Chancen und Risiken der digitalen Rechtsanwendung, JuS 2017, 955 – 960. Buchner, Benedikt: Informationelle Selbstbestimmung im Privatrecht, Tübingen 2006, zitiert: Buchner, Informationelle Selbstbestimmung. Buck-Heeb, Petra: Die Plausibilitätsprüfung bei Vorliegen eines Rechtsrats – zur Enthaftung von Vorstand, Geschäftsführer und Aufsichtsrat, BB 2016, 1347 – 1355. Bull, Hans-Peter: Sinn und Unsinn des Datenschutzes: Persönlichkeitsrecht und Kommunikationsfreiheit in der digitalen Gesellschaft, Tübingen 2015, zitiert: Bull, Sinn und Unsinn des Datenschutzes. Bussche, Axel von dem/Zeiter, Anna/Brombach, Tim: Die Umsetzung der Vorgaben der EUDatenschutz-Grundverordnung durch Unternehmen, DB 2016, 1359 – 1365. Byers, Philipp: Die Zulässigkeit heimlicher Mitarbeiterkontrollen nach dem neuen Datenschutzrecht, NZA 2017, 1086 – 1091. Bygrave, Lee A.: Automated Profiling – Minding the Machine: Article 15 of the EC Data Protection Directive and Automated Profiling, Com. L. S. R. Vol. 17 (2001), 17 – 24. Caldarola, Maria Cristina/Schrey, Joachim: Big Data und Recht – Einführung für die Praxis, München 2019, zitiert: Caldarola/Schrey, Big Data und Recht. Calo, Ryan: Robotics and the Lessons of Cyberlaw, in: Calif. L. R. Vol. 103 (2015), 513 – 563. Carpenter, Doreen: Assessment Center generell rechtlich unbedenklich?, NZA 2015, 466 – 469. Caspar, Johannes: Herrschaft der Maschinen oder Herrschaft des Rechts? Grenzen und Leitlinien für algorithmische und selbstlernende Verfahren in der Verwaltung – Thesen, PinG 2019, 1 – 4. Chandna-Hoppe, Katja: Beweisverwertung bei digitaler Überwachung am Arbeitsplatz unter Geltung des BDSG 2018 und der DS-GVO – Der gläserne Arbeitnehmer?, NZA 2018, 614 – 619. Chiu, Yu-Fan: Arbeitswelt 4.0 und juristische Herausforderungen aus der Perspektive des Arbeitsrechts, in: Dederer/Shin (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und juristische Herausforderungen, Tübingen 2021, 63 – 80, zitiert: Chiu, in: Dederer/Shin (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und juristische Herausforderungen. Citron, Danielle Keats/Pasquale, Frank: The Scored Society: Due Process for Automated Predictions, in: Wash. L. R. 89 (2014), 1 – 33. Clemens, Rudolf: Die elektronische Willenserklärung – Chancen und Gefahren, NJW 1985, 1998 – 2005. Clemenz, Susanne: „Wo verlaufen die Grenzen der betrieblichen Mitbestimmung im digitalen Zeitalter“ – Die (Ver)Wandlung des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG vom Schutz vor technischer Überwachung zum paritätischen Mitbestimmungsrecht der digitalen Unternehmensentwicklung, in: Gräfl/Lunk/Oetker/Trebinger (Hrsg.), 100 Jahre Betriebsverfassungsrecht, München 2020, 101 – 113, zitiert: Clemenz, in: FS 100 Jahre BetrVR.

448

Literaturverzeichnis

Cording, Clemens/Roth, Gerhard: Zivilrechtliche Verantwortlichkeit und Neurobiologie – ein Widerspruch?, NJW 2015, 26 – 31. Cornelius, Kai: Vertragsabschluss durch autonome elektronische Agenten, MMR 2002, 353 – 358. Culik, Nikolai: Beschäftigtendatenschutz nach der EU-Datenschutz-Grundverordnung – Möglichkeiten und Grenzen für Big Data-Anwendungen im Personalwesen, Berlin 2018, zitiert: Culik, Beschäftigtendatenschutz. Culik, Nikolai/Döpke, Christian: Zweckbindungsgrundsatz gegen unkontrollierten Einsatz von Big Data-Anwendungen, ZD 2017, 226 – 230. Dahl, Holger/Brink, Stefan: Die Mitbestimmung des Betriebsrats bei der Einführung und Anwendung technischer Einrichtungen in der Praxis, NZA 2018, 1231 – 1234. Dammann, Ulrich: Erfolge und Defizite der EU-Datenschutzgrundverordnung – Erwarteter Fortschritt, Schwächen und überraschende Innovationen, ZD 2016, 307 – 314. Dau, Dirk H./Düwell, Franz Josef/Joussen, Jacob/Luik, Steffen: Sozialgesetzbuch IX – Rehabilitation und Teilhabe von Menschen mit Behinderungen, 6. Aufl., Baden-Baden 2022, zitiert: LPK-SGB IX/BearbeiterIn. Däubler, Wolfgang: Gläserne Belegschaften: das Handbuch zum Beschäftigtendatenschutz, 9. Aufl., Frankfurt 2021, zitiert: Däubler, Gläserne Belegschaften. Däubler, Wolfgang: Digitalisierung und Arbeitsrecht – Künstliche Intelligenz – Homeoffice – Arbeit 4.0, 7. Aufl., Frankfurt 2020, zitiert: Däubler, Digitalisierung und Arbeitsrecht. Däubler, Wolfgang: Informationsbedarf versus Persönlichkeitsschutz – was muss, was darf der Arbeitgeber wissen?, NZA 2017, 1481 – 1488. Däubler, Wolfgang: Schadensersatz bei DSGVO-Verstößen, CuA 12/2017, 29 – 33. Däubler, Wolfgang: Neuer Schutz für Beschäftigtendaten, CuA 9/2017, 28 – 33. Däubler, Wolfgang: Anm. zu BAG, Urteil vom 12. 12. 2013 – 8 AZR 838/12, AP AGG § 15 Nr. 17. Däubler, Wolfgang/Deinert, Olaf/Zwanziger, Bertram: KSchR – Kündigungsschutzrecht, Kommentar für die Praxis, 11. Aufl., Frankfurt am Main 2020, zitiert: DDZ-BearbeiterIn. Däubler, Wolfgang/Hjort, Jens Peter/Schubert, Michael/Wolmerath, Martin: Arbeitsrecht – Individualarbeitsrecht mit kollektivrechtlichen Bezügen, Handkommentar, 4. Aufl., BadenBaden 2017, zitiert: HK ArbR/BearbeiterIn. Däubler, Wolfgang/Klebe, Thomas/Wedde, Peter: BetrVG: Betriebsverfassungsgesetz mit Wahlordnung und EBR-Gesetz, 18. Aufl., Frankfurt am Main 2022, zitiert: DKW-BearbeiterIn, BetrVG. Däubler, Wolfgang/Wedde, Peter/Weichert, Thilo/Sommer, Imke: EU-Datenschutz-Grundverordnung und BDSG-neu – Kompaktkommentar, Frankfurt am Main 2018, zitiert: DWWS-BearbeiterIn, DSGVO. Dehmel, Esther/Hartmann, Nina: Das Coronavirus (COVID-19) auf dem Vormarsch – Die wichtigsten arbeitsrechtlichen Themen, BB 2020, 885 – 891. Deinert, Olaf: Neuregelungen des Fremdpersonaleinsatzes im Betrieb, RdA 2017, 65 – 82.

Literaturverzeichnis

449

Denga, Michael: Gemengelage privaten Datenrechts, NJW 2018, 1371 – 1376. Deuster, Lisa: Automatisierte Entscheidungen nach der Datenschutz-Grundverordnung, PinG 2016, 75 – 78. Dierks, Nina: Big Data-Analysen & Scoring in der (HR-)Praxis – Dürfen aus allgemein zugänglichen personenbezogenen (Arbeitnehmer-)Daten Score-Werte erstellt und genutzt werden?, PinG 2016, 30 – 36. Djeffal, Christian: The Normative Potential of the European Rule on Automated Decisions: A New Reading for Art. 22 GDPR, ZaöRV 2020, 847 – 879. Dreier, Horst: Grundgesetz: Kommentar, 3. Aufl., Bd. 2 Tübingen 2015, zitiert: Dreier/BearbeiterIn. Dreyer, Stephan: Predictive Analytics aus der Perspektive von Menschenwürde und Autonomie, in: Hoffmann-Riem (Hrsg.), Big Data – Regulative Herausforderungen, 1. Aufl., BadenBaden 2018, 135 – 142, zitiert: Dreyer, in: Hoffmann-Riem (Hrsg.), Big Data – Regulative Herausforderungen. Dreyer, Stephan/Schulz, Wolfgang: Was bringt die Datenschutz- Grundverordnung fu¨ r automatisierte Entscheidungssysteme? – Potenziale und Grenzen der Absicherung individueller, gruppenbezogener und gesellschaftlicher Interessen, April 2018, Bertelsmann Stiftung, abrufbar unter: https://doi.org/10.11586/2018011 (letztmaliger Abruf 29. 12. 2022), zitiert: Dreyer/Schulz, Automatisierte Entscheidungssysteme. Dürig, Günter/Herzog, Roman/Scholz, Rupert: Grundgesetz Kommentar, hrsg. v. Herzog/ Scholz/Herdegen/Klein, 96. EL, November 2021, zitiert: Dürig/Herzog/Scholz/BearbeiterIn. Düwell, Franz Josef: (Hrsg.) Betriebsverfassungsgesetz Handkommentar, 6. Aufl., BadenBaden 2022, zitiert: HaKo-BetrVG/BearbeiterIn. Düwell, Franz Josef/Brink, Stefan: Beschäftigtendatenschutz nach der Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung: Viele Änderungen und wenig Neues, NZA 2017, 1081 – 1085. Düwell, Franz Josef/Brink, Stefan: Die EU-Datenschutz-Grundverordnung und der Beschäftigtendatenschutz, NZA 2016, 665 – 668. Düwell, Franz Josef/Dahl, Holger: Die Leistungs- und Verhaltensbeurteilung im Arbeitszeugnis, NZA 2011, 958 – 962. Dzida, Boris: Neue datenschutzrechtliche Herausforderungen für das Personalmanagement, BB 2019, 3060 – 3067. Dzida, Boris: Der neue Bescha¨ ftigtendatenschutz – Erste Erfahrungen aus der Praxis, BB 2018, 2677 – 2684. Dzida, Boris: Big Data und Arbeitsrecht, NZA 2017, 541 – 546. Dzida, Boris: Wearables am Arbeitsplatz, ITRB 2016, 185 – 188. Dzida, Boris/Grau, Timon: Beschäftigtendatenschutz nach der Datenschutzgrundverordnung und dem neuen BDSG, DB 2018, 189 – 194. Dzida, Boris/Groh, Naemi: Diskriminierung nach dem AGG beim Einsatz von Algorithmen im Bewerbungsverfahren, NJW 2018, 1917 – 1922.

450

Literaturverzeichnis

Dzida, Boris/Groh, Naemi: People Analytics im Personalbereich Rechtliche Risiken beim Einsatz von Algorithmen im Betrieb, ArbRB 2018, 179 – 182. Ebers, Martin: Regulierung von KI und Robotik, in: Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 75 – 137, zitiert: Ebers, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 3. Ehmann, Eugen/Selmayr, Martin: DSGVO – Datenschutzgrundverordnung Kommentar, 2. Aufl., München 2018, zitiert: Ehmann/Selmayr/BearbeiterIn, DSGVO. Ehmann, Horst: Die Persönlichkeit als Grundlage des Arbeitsrechts, in: Festschrift für Günther Wiese zum 70. Geburtstag, hrsg. von Hanau/Lorenz/Matthes, Neuwied 1998, 99 – 119, zitiert: Ehmann, in: FS Wiese. Ehmann, Horst: Datenverarbeitung und Persönlichkeitsschutz im Arbeitsverhältnis, NZABeilage 1/1985, 2 – 11. Ehmann, Horst: Technische Arbeitnehmer-Überwachung und Datensicherung – Zum Mitbestimmungs- und Mitbeurteilungsrecht des Betriebsrates bei der Eingabe und Benutzerkontrolle gem. § 6 BDSG, in: Festschrift für Marie Luise Hilger und Hermann Stumpf, hrsg. von Dietrich, München 1983, 125 – 153, zitiert: Ehmann, in: FS Hilger/Stumpf. Eidenmüller, Horst: The Rise of Robots and the Law of Humans, ZEuP 2017, 765 – 777. Engel, Martin: Algorithmisierte Rechtsfindung als juristische Arbeitshilfe, JZ 2014, 1096 – 1100. Engisch, Karl: Logische Studien zur Gesetzesanwendung, Heidelberg 1943, zitiert: Engisch, Logische Studien zur Gesetzesanwendung. Epping, Volker/Hillgruber, Christian: Beck’scher Online-Kommentar Grundgesetz, 51. Ed., Stand: 15. 05. 2022, zitiert: BeckOK GG/BearbeiterIn. Ernst, Christian: Artificial Intelligence and Autonomy: Self-Determination in the Age of Automated Systems, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating Artificial Intelligence, Berlin/Heidelberg 2019, 53 – 73, zitiert: Ernst, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI. Ernst, Christian: Die Gefährdung der individuellen Selbstentfaltung durch den privaten Einsatz von Algorithmen, in: Klafki/Würkert, Digitalisierung und Recht, Tagung des e.V. Junge Wissenschaft im Öffentlichen Recht an der Bucerius Law School am 26. November 2016, Hamburg 2017, 63 – 81, zitiert: Ernst, in: Klafki/Würkert, Digitalisierung und Recht. Ernst, Christian: Algorithmische Entscheidungsfindung und personenbezogene Daten, JZ 2017, 1026 – 1036. Ernst, Stefan: Zum immateriellen Schaden wegen der Verletzung datenschutzrechtlicher Auskunftsansprüche durch den Arbeitgeber – Anmerkung zu ArbG Düsseldorf v. 5. 3. 2020 – 9 Ca 6557/18, BB 2020, 2164 – 2169. Ernst, Stefan: Die Einwilligung nach der Datenschutzgrundverordnung: Anmerkungen zur Definition nach Art. 4 Nr. 11 DS-GVO, ZD 2017, 110 – 114. Eufinger, Alexander: Die fruit-of-the-poisonous-tree-Doktrin im Arbeitsrecht, RdA 2021, 8 – 15. Faust, Gerrit: Bewerberauswahl über soziale Netzwerke im Internet?, NZA 2010, 427 – 433.

Literaturverzeichnis

451

Fischer, Gerfried: Die Blanketterklärung – eine typologische Untersuchung, Göttingen 1975, zitiert: G. Fischer, Blanketterklärung. Fischer, Julian: Datenschutzrechtliche Stolperfallen im Arbeitsverhältnis und nach dessen Beendigung – Ein Leitfaden für Arbeitgeber nach der EU-Datenschutzgrundverordnung, NZA 2018, 8 – 13. Fischer-Lescano, Andreas: Natur als Rechtsperson – Konstellationen der Stellvertretung im Recht, ZUR 2018, 205 – 217. Fischinger, Philipp: Die arbeitsrechtlichen Regelungen des Gendiagnostikgesetzes, NZA 2010, 65 – 70. Fitting, Karl: Betriebsverfassungsgesetz mit Wahlordnung, hrsg. v. Schmidt/Trebinger/Linsenmaier/Schelz/Schmidt, 31. Aufl., München 2022, zitiert: Fitting, BetrVG. Fleischer, Holger: Zur Leitungsaufgabe des Vorstands im Aktienrecht, ZIP 2003, 1 – 11. Fliss, Michael: Die örtliche Versetzung – Neue Regeln seit dem 11. 4. 2006?, NZA-RR 2008, 225 – 230. Forgó, Nikolaus/Helfrich, Marcus/Schneider, Jochen: Betrieblicher Datenschutz, Rechtshandbuch, 3. Aufl., München 2019, zitiert: FHS/BearbeiterIn, Betrieblicher Datenschutz. Frank, Justus/Heine, Maurice: Algorithmisches Management von Plattformbeschäftigten, ZdiW 2022, 335 – 340. Frank, Justus/Heine, Maurice: Plattformarbeit zwischen Erfurt und Brüssel – Besprechung von BAG Urt. v. 10. 11. 2021 – 5 ZR 334/21, NZA 2022, 543 – 546. Frank, Justus/Heine, Maurice: Künstliche Intelligenz im Betriebsverfassungsgesetz, NZA 2021, 1448 – 1452. Frank, Justus/Heine, Maurice: „Corona und die Detektive“? Corona und Keylogger!? – Kontrollmöglichkeiten in Zeiten von Home-Office, BB 2021, 248 – 252. Frank, Justus/Heine, Maurice: Panoptikum Home-Office – mitbestimmungspflichtig, gerichtlich verwertbar, erstattungsfähig?, BB 2021, 884 – 888. Franzen, Martin: Persönlichkeitsrecht und Datenschutz im Arbeitsverhältnis, ZfA 2019, 18 – 39. Franzen, Martin: Datenschutz-Grundverordnung und Arbeitsrecht, EuZA 2017, 313 – 351. Franzen, Martin: Rechtliche Rahmenbedingungen psychologischer Eignungstests, NZA 2013, 1 – 5. Franzen, Martin/Gallner, Inken/Oetker, Hartmut: Kommentar zum europäischen Arbeitsrecht, 4. Aufl., München 2022, zitiert: EuArbRK/BearbeiterIn. Freyler, Carmen: Robot-Recruiting, Künstliche Intelligenz und das Antidiskriminierungsrecht, NZA 2020, 284 – 290. Fries, Martin: Staatsexamen für Roboteranwälte? – Optionen für die Regulierung von LegalTech-Dienstleistern, ZRP 2018, 161 – 166. Fuhlrott, Michael: Arbeitsrechtliche Fragestellungen im Zusammenhang der CoronavirusEpidemie, GWR 2020, 107 – 110.

452

Literaturverzeichnis

Fuhlrott, Michael: Recht auf Erteilung einer Kopie nach Art. 15 DS-GVO (Anm. zu LAG Baden-Württemberg, Urt. v. 20. 12. 2018 – 17 Sa 11/18), NZA-RR 2019, 242 – 252. Fuhlrott, Michael: Data Incident Management: Rechtlicher Umgang mit „Datenpannen“, NZA 2019, 649 – 653. Fuhlrott, Michael: Keylogger & Arbeitnehmerdatenschutz – Zugleich Besprechung von BAG, NZA 2017, 1327, NZA 2017, 1308 – 1311. Fuhlrott, Michael/Oltmanns, Sönke: Arbeitnehmerüberwachung und interne Ermittlungen im Lichte der Datenschutz-Grundverordnung, NZA 2019, 1105 – 1110. Fuhlrott, Michael/Schröder, Thomas: Beschäftigtendatenschutz und arbeitsgerichtliche Beweisverwertung, NZA 2017, 278 – 283. Funke, Michael: Dogmatik und Voraussetzungen der datenschutzrechtlichen Einwilligung im Zivilrecht: Unter besonderer Berücksichtigung der Datenschutz-Grundverordnung, BadenBaden 2017, zitiert: Funke, Einwilligung im Zivilrecht. Galetzka, Christian: Web-Analytics/Retargeting und automatisierte Einzelfallentscheidung, K&R 2018, 675 – 680. Gamillscheg, Franz: Kollektives Arbeitsrecht, Bd. II: Betriebsverfassung, München 2008, zitiert: Gamillscheg, Kollektives Arbeitsrecht, Bd. II. Gäntgen, Hans Jörg: Die Leistungsbeurteilung im Arbeitszeugnis, RdA 2016, 147 – 149. Gaul, Björn/Lunk, Stefan: Gestaltungsspielraum bei Punkteschemata zur betriebsbedingten Kündigung, NZA 2004, 184 – 190. Gausling, Tina: Künstliche Intelligenz im Anwendungsbereich der Datenschutz-Grundverordnung, PinG 2019, 61 – 70. Gausling, Tina: Künstliche Intelligenz im digitalen Marketing – Datenschutzrechtliche Bewertung KI-gestützter Kommunikations-Tools und Profiling-Maßnahmen, ZD 2019, 335 – 341. Gausling, Tina: Künstliche Intelligenz und DSGVO, DSRITB 2018, 519 – 545. Geissler, Dennis/Ströbel, Lukas: Datenschutzrechtliche Schadensersatzansprüche im Musterfeststellungsverfahren, NJW 2019, 3414 – 3418. Geminn, Christian: Menschenwürde und menschenähnliche Maschinen und Systeme, DÖV 2020, 172 – 181. Gierschmann, Sibylle: Was „bringt“ deutschen Unternehmen die DS-GVO? – Mehr Pflichten, aber die Rechtsunsicherheit bleibt, ZD 2016, 51 – 55. Gierschmann, Sibylle/Schlender, Katharina/Stentzel, Rainer/Veil, Winfried: Kommentar Datenschutz-Grundverordnung, Köln 2018, zitiert: GSSV/BearbeiterIn, DS-GVO. Giesen, Richard: Materielles Betriebsverfassungsrecht und Digitalisierung, NZA 2020, 73 – 76. Giesen, Richard: Robotik und Arbeitsrecht, RW 2018, 431 – 451. Giesen, Richard/Kersten, Jens: Arbeit 4.0 – Arbeitsbeziehungen und Arbeitsrecht in der digitalen Welt, München 2018, zitiert: Giesen/Kersten, Arbeit 4.0. Glatzner, Florian: Profilbildung und algorithmenbasierte Entscheidungen – Regulierungsbedarf aus Verbrauchersicht, DuD 2020, 312 – 315.

Literaturverzeichnis

453

Gless, Sabine/Wohlers, Wolfgang: Subsumtionsautomat 2.0 – Künstliche Intelligenz statt menschlicher Richter?, in: Böse/Schumann/Toepel, Festschrift für Urs Kindhäuser zum 70. Geburtstag, 147 – 165, zitiert: Gless/Wohlers, in: FS Kindhäuser. Gola, Peter: Handbuch Beschäftigtendatenschutz – Aktuelle Rechtslage und Umsetzungshilfen, 8. Aufl., Frechen 2019, zitiert: Gola, Beschäftigtendatenschutz. Gola, Peter: Das Internet als Quelle von Bewerberdaten – Vorgaben von DS-GVO, BDSG und UWG, NZA 2019, 654 – 658. Gola, Peter: DSGVO – Datenschutz-Grundverordnung VO (EU) 2016/679 – Kommentar, 2. Aufl., München 2018, zitiert: Gola/BearbeiterIn, DSGVO. Gola, Peter: Aus den aktuellen Berichten der Aufsichtsbehörden (33): Die Digitalisierung des Bewerbermanagements – Videointerviews bei der Bewerbung, RDV 2018, 24 – 28. Gola, Peter: Der „neue“ Beschäftigungsdatenschutz nach § 26 BDSG n. F., BB 2017, 1462 – 1472. Gola, Peter: HR Intelligence und Analytics – Datenschutzrechtliche Grenzziehungen, in: Strohmeier/Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics – Grundlagen, Anbieter, Erfahrungen und Trends, Wiesbaden 2015, 127 – 158, zitiert: Gola, in: Strohmeier/ Piazza, HR Intelligence und Analytics. Gola, Peter: Beschäftigtendatenschutz und EU-Datenschutz-Grundverordnung, EuZW 2012, 332 – 336. Gola, Peter/Heckmann, Dirk: Bundesdatenschutzgesetz, 13. Aufl., München 2019, zitiert: Gola/Heckmann/BearbeiterIn, BDSG. Gola, Peter/Pötters, Stephan: Die Verarbeitung von Beschäftigtendaten im Rahmen betriebsverfassungsrechtlicher Aufgaben gemäß § 26 Abs. 1 S. 1 BDSG-n. F., RDV 2017, 111 – 116. Golla, Sebastian: In Würde vor Ampel und Algorithmus – Verfassungsrecht im technologischen Wandel, in: Donath et al., Verfassungen – ihre Rolle im Wandel der Zeit – 59. Assistententagung Öffentliches Recht Frankfurt am Main 2019, Baden-Baden 2019, zitiert: Golla, in: Donath et al., Verfassungen – ihre Rolle im Wandel der Zeit. Golla, Sebastian: Das Opportunita¨ tsprinzip fu¨ r die Verha¨ ngung von Bußgeldern nach der DSGVO – Oder: How I Learned to Stop Worrying about Fines and Love the GDPR, CR 2018, 353 – 357. Golland, Alexander: Das Kopplungsverbot in der Datenschutz-Grundverordnung – Anwendungsbereich, ökonomische Auswirkungen auf Web 2.0-Dienste und Lösungsvorschlag, MMR 2018, 130 – 135. Goodman, Bryce/Flaxman, Seth: European Union Regulations on Algorithmic DecisionMaking and a „Right to Explanation“, AI Magazine 2017, 50 – 57. Göpfert, Burkard/Dußmann, Andreas: Recruiting und Headhunting in der digitalen Arbeitswelt – Herausforderungen für die arbeitsrechtliche Praxis, NZA-Beilage 2016, 41 – 46. Götz, Thomas: Big Data im Personalmanagement – Datenschutzrecht und betriebliche Mitbestimmung, 1. Aufl., Baden-Baden 2020, zitiert: Götz, Personalmanagement. Graevenitz, Albrecht von: „Zwei mal Zwei ist Grün“ – Mensch und KI im Vergleich, ZRP 2018, 238 – 241.

454

Literaturverzeichnis

Grapentin, Justin: Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten, Baden-Baden 2018, zitiert: Grapentin, Vertragsschluss und vertragliches Verschulden beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Softwareagenten. Grau, Timon/Schaut, Andreas: Neue Spielregeln für die Verwendung von Bilddateien von Arbeitnehmern, NZA 2015, 981 – 984. Greco, Luís: Richterliche Macht ohne richterliche Verantwortung – Warum es den RoboterRichter nicht geben darf, RW 2020, 29 – 62. Greiner, Stefan/Kalle, Ansgar: Betriebliche Mitbestimmung nach § 87 Abs. 1 Nr. 1 und 6 BetrVG – Konvergenzen und Widersprüche im Digitalisierungskontext, RdA 2021, 76 – 84. Greiner, Stefan: Direktionsrecht und Direktionspflicht, Schadensersatz und Annahmeverzug bei Leistungshinderung des Arbeitnehmers, RdA 2013, 9 – 16. Grimm, Detlef/Göbel, Malte: Das Arbeitnehmerdatenschutzrecht in der DSGVO und dem BDSG neuer Fassung, jM 2018, 278 – 285. Grimm, Detlef/Singraven, Jonas: Digitalisierung und Arbeitsrecht: Personalarbeit 4.0 – Gestaltung – Best Practices, Köln 2022, zitiert: BearbeiterIn, in: Grimm/Singraven, Digitalisierung und Arbeitsrecht. Grinzinger, Julia: Der Einsatz Künstlicher Intelligenz in Vertragsverhältnissen, in: Gesellschaft Junge Zivilrechtswissenschaft e.V. (Hrsg.), Privatrecht 2050 – Blick in die digitale Zukunft, Jahrbuch 2019, 151 – 179, zitiert: Grinzinger, in: GJZ, Privatrecht 2050. Groß, Nadja/Gressel, Jacqueline: Entpersonalisierte Arbeitsverhältnisse als rechtliche Herausforderung – Wenn Roboter zu Vorgesetzten und Kollegen werden, NZA 2016, 990 – 996. Gruber, Malte-Christian: Rechtssubjekte und Teilrechtssubjekte des elektronischen Geschäftsverkehrs, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine: ethische und rechtliche Fragen zum Umgang mit Robotern, künstlicher Intelligenz und Cyborgs, Robotik und Recht Bd. 1, 133 – 160; zitiert: Gruber, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine. Gsell, Beate/Krüger, Wolfgang/Lorenz, Stefan/Reymann, Christoph: beck.online.Großkommentar zum Zivilrecht, Stand: 01. 03. 2022, zitiert: BeckOGK/BearbeiterIn. Guckelberger, Annette: Automatisierte Verwaltungsentscheidungen: Stand und Perspektiven, DÖV 2021, 566 – 578. Guckelberger, Annette: Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung – Analysen und Strategien zur Verbesserung des E-Governments aus rechtlicher Sicht, Baden-Baden 2019, zitiert: Guckelberger, Öffentliche Verwaltung im Zeitalter der Digitalisierung. Günther, Jan-Philipp: Roboter und rechtliche Verantwortung – Eine Untersuchung der Benutzer- und Herstellerhaftung, München 2016, zitiert: Günther, Roboter und rechtliche Verantwortung. Günther, Jens: Digitalisierung der Arbeitswelt – Veränderungen in der Belegschaft, in: Benecke, Unternehmen 4.0 – Arbeitsrechtlicher Strukturwandel durch Digitalisierung, BadenBaden 2018, 63 – 88, zitiert: Günther, in: Benecke, Unternehmen 4.0. Günther, Jens/Böglmüller, Matthias: Einführung agiler Arbeitsmethoden – was ist arbeitsrechtlich zu beachten? (Teil 1), NZA 2019, 273 – 278.

Literaturverzeichnis

455

Günther, Jens/Böglmüller, Matthias: Künstliche Intelligenz und Roboter in der Arbeitswelt, BB 2017, 53 – 58. Günther, Jens/Böglmüller, Matthias: Arbeitsrecht 4.0 – Arbeitsrechtliche Herausforderungen in der vierten industriellen Revolution, NZA 2015, 1025 – 1031. Hamann, Christian: Europäische Datenschutz-Grundverordnung – neue Organisationspflichten für Unternehmen, BB 2017, 1090 – 1097. Hänold, Stefanie: Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen im Versicherungsbereich, Gutachten für das ABIDA-Projekt – Assessing Big Data, 2019, DOI: 10.15488/5123, zitiert: Hänold, Profiling und automatisierte Einzelentscheidungen. Hansmann, Henry/Kraakman, Reinier: The Essential Role of Organizational Law, Yale Law Journal 110 (2000 – 2001), 387 – 440. Harbou, Frederik von: Abschied vom Einzelfall? – Perspektiven der Digitalisierung von Verwaltungsverfahren, JZ 2020, 340 – 348. Härtel, Ines: Digitalisierung im Lichte des Verfassungsrechts – Algorithmen, Predictive Policing, autonomes Fahren, LKV 2019, 49 – 60. Härting, Niko: Datenschutz-Grundverordnung: Das neue Datenschutzrecht in der betrieblichen Praxis, Köln 2016, zitiert: Härting, DSGVO. Härting, Niko: Big Data und Profiling nach der DSGVO, ITRB 2016, 209 – 211. Hartmann, Frank/Kriebel, Lennart: Art. 22 DSGVO, Art. 1 GRCh und HAL 9000, DSRITB 2021, 129 – 149. Hartmann, Felix: Diskriminierung aus der Black Box – Neue Herausforderungen durch KIgestützte Personalentscheidungen, EuZA 2019, 421 – 422. Haußmann, Katrin: Arbeit 4.0 – Update Arbeitsrecht?!, RdA 2019, 131 – 134. Haußmann, Katrin/Thieme, Luca Maria: Reformbedarf und Handlungsoptionen in der ITMitbestimmung, NZA 2019, 1612 – 1620. Heckelmann, Martin: Zulässigkeit und Handhabung von Smart Contracts, NJW 2018, 504 – 510. Hennemann, Moritz: Die personalisierte Vertragsanbahnung – Regulierungsbedarf für den digitalen Massenverkehr, AcP 219 (2019), 818 – 854. Hennemann, Moritz: Personalisierte Medienangebote im Datenschutz- und Vertragsrecht, ZUM 2017, 544 – 552. Henssler, Martin: Fremdpersonaleinsatz durch On-Site-Werkverträge und Arbeitnehmerüberlassung – offene Fragen und Anwendungsprobleme des neuen Rechts, RdA 2017, 83 – 100. Henssler, Martin/Wewetzer, Jacob: Arbeitsrecht, in: Chibanguza/Kuß/Steege, Ku¨ nstliche Intelligenz – Recht und Praxis automatisierter und autonomer Systeme, Baden-Baden 2022, 987 – 1002, § 6 E, zitiert: Henssler/Wewetzer, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 E Rn. Henssler, Martin/Willemsen, Heinz Josef/Kalb, Heinz-Jürgen: Arbeitsrecht Kommentar, 10. Aufl., Köln 2022, zitiert: HWK/BearbeiterIn.

456

Literaturverzeichnis

Herberger, Maximilian: „Künstliche Intelligenz“ und Recht, NJW 2018, 2825 – 2829. Herdes, Daniela: Datenschutzrechtliche Herausforderungen beim Einsatz von KI im Bewerbungsverfahren, CB 2020, 95 – 99. Herdes, Daniela: KI im Bewerbungsprozess – datenschutzrechtliche Herausforderungen, in: Taeger (Hrsg.), Die Macht der Daten und der Algorithmen – Regulierung von IT, IoT und KI, Tagungsband Herbstakademie 2019, Edewecht, 77 – 90, zitiert: Herdes, in: Taeger, Die Macht der Daten. Herdes, Daniela: KI im Bewerbungsprozess – datenschutzrechtliche Herausforderungen, DSRITB 2019, 77 – 90. Herold, Viktoria: Algorithmisierung von Ermessensentscheidungen durch Machine Learning, DSRITB 2018, 453 – 467. Heuschmid, Johannes: Datenschutzgrundverordnung und Betriebsverfassung – Eine Positionsbestimmung unter besonderer Berücksichtigung des primären Unionsrechts, SR 2019, 1 – 11. Hilgendorf, Eric: Können Roboter schuldhaft handeln?, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine: ethische und rechtliche Fragen zum Umgang mit Robotern, künstlicher Intelligenz und Cyborgs, Robotik und Recht Bd. 1, 119 – 132; zitiert: Hilgendorf, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine. Hinz, Katja: Arbeitsrecht, in: Kaulartz/Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, 539 – 558, zitiert: Hinz, in: Kaulartz/ Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence. Hoeren, Thomas/Niehoff, Maurice: KI und Datenschutz – Begründungserfordernisse automatisierter Entscheidungen, RW 2018, 47 – 66. Hoeren, Thomas/Sieber, Ulrich/Holznagel, Bernd: Handbuch Multimedia-Recht – Rechtsfragen des elektronischen Geschäftsverkehrs, München, Stand: September 2021, 57. EL, zitiert: HSH/BearbeiterIn, Multimedia-Recht. Hoeren, Thomas/Uphues, Steffen: Big Data in Industrie 4.0, in: Franz (Hrsg.), Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft, Berlin/Heidelberg 2020, 113 – 131, zitiert: Hoeren/ Uphues, in: Frenz, Hdb. Industrie 4.0. Hoffmann, Michel: Möglichkeit und Zulässigkeit von Künstlicher Intelligenz und Algorithmen im Recruiting – Personalsuche 4.0, NZA 2022, 19 – 24. Hoffmann, Raphael: Profilbildung unter der DSGVO – Digitale Persönlichkeitsprofile im Spannungsfeld zwischen Unternehmensinteresse und Persönlichkeitsrecht, Baden-Baden 2020, zitiert: Hoffmann, Profilbildung. Hoffmann-Riem, Wolfgang: Verhaltenssteuerung durch Algorithmen – Eine Herausforderung für das Recht, AöR 142 (2017), 1 – 42. Hoffmann-Riem, Wolfgang: Re:claim Autonomy: Die Macht digitaler Konzerne, in: Augstein (Hrsg.), Reclaim Autonomy – Selbstermächtigung in der digitalen Weltordnung, Berlin 2017, zitiert: Hoffmann-Riem, in: Augstein, Reclaim Autonomy. Hoffmann-Riem, Wolfgang: Informationelle Selbstbestimmung in der Informationsgesellschaft – Auf dem Wege zu einem neuen Konzept des Datenschutzes, AöR 123 (1998), 513 – 540.

Literaturverzeichnis

457

Hofmann, Kai: Smart Factory – Arbeitnehmerdatenschutz in der Industrie 4.0: Datenschutzrechtliche Besonderheiten und Herausforderungen, ZD 2016, 12 – 17. Hofmann, Johanna/Johannes, Paul: DS-GVO: Anleitung zur autonomen Auslegung des Personenbezugs – Begriffsklärung der entscheidenden Frage des sachlichen Anwendungsbereichs, ZD 2017, 221 – 226. Hohenstatt, Klaus-Stefan/Stamer, Katrin/Hinrichs, Lars: Background Checks von Bewerbern in Deutschland: Was ist erlaubt?, NZA 2006, 1065 – 1070. Holthausen, Joachim: Big Data, People Analytics, KI und Gestaltung von Betriebsvereinbarungen – Grund-, arbeits- und datenschutzrechtliche An- und Herausforderungen, RdA 2021, 19 – 32. Höpfner, Clemens/Daum, Jan Alexander: Der „Robo-Boss“ – Künstliche Intelligenz im Arbeitsverhältnis, ZfA 2021, 467 – 501. Hornung, Gerrit: Eine Datenschutz-Grundverordnung für Europa? Licht und Schatten im Kommissionsentwurf vom 25. 1. 2012, ZD 2012, 99 – 106. Horstmeier, Gerrit: Ein digitales Upgrade für das Betriebsverfassungsrecht?, BB 2022, 116 – 122. Hoyningen-Huene, Gerrick von: Die Abmahnung im Arbeitsrecht, RdA 1990, 193 – 212. Hoyningen-Huene, Gerrick von: Die Billigkeit im Arbeitsrecht: Ein Beitrag zur rechtsdogmatischen Präzisierung der Billigkeit im Zivilrecht, dargestellt am Beispiel des Arbeitsrechts, München 1978, zitiert: v. Hoyningen-Huene, Billigkeit. Hromadka, Wolfgang: Zur Auslegung des § 611a BGB – Eine historisch-dogmatische Analyse, NZA 2018, 1583 – 1586. Hromadka, Wolfgang: Unbillige Weisungen unverbindlich!?, NJW 2018, 7 – 11. Hromadka, Wolfgang: Unbillige Weisungen, NZA 2017, 601 – 607. Huber, Stefan/Giesecke, Tim: KI im Zivilprozess, in: Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 591 – 611, zitiert: Huber/Giesecke, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 19. Huff, Julian/Götz, Thomas: Evidenz statt Bauchgefühl? – Möglichkeiten und rechtliche Grenzen von Big Data im HR-Bereich, NZA-Beilage 2019, 73 – 78. Hess, Harald/Worzalla, Michael/Glock, Dirk/Nicolai, Andrea/Rose, Franz-Josef/Huke, Kristian: Kommentar zum Betriebsverfassungsgesetz: BetrVG, 10. Aufl., Köln 2018, zitiert: HWGNRH-BearbeiterIn. Ingold, Albert: Schwerpunktbereichsklausur – Öffentliches Recht: Datenschutzrecht – Einwilligung in Schranke, JuS 2018, 1214 – 1219. Imping, Andreas: Digitalisierung im Personalbereich: Rechtliche Rahmenbedingungen und Gestaltungsoptionen bei Betriebsvereinbarungen – Künstliche Intelligenz, Big Data & Co.: Der (un-)verstellte Blick in die HR-Kristallkugel, DB 2021, 1808 – 1818. Jarass, Hans D.: Die Bedeutung der Unionsgrundrechte unter Privaten, ZEuP 2017, 310 – 334. Jares, Patricia/Vogt, Tobias: Der Einsatz von KI-basierter Sprachanalyse im Bewerbungsverfahren, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030 – Herausforderungen und

458

Literaturverzeichnis

Strategien für die Arbeit von morgen, Wiesbaden 2021, 75 – 82, zitiert: Jares/Vogt, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030. Jaspers, Andreas/Jacquemain, Tobias: Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen auf den Beschäftigtendatenschutz, RDV 2019, 232 – 236. John, Robert: Haftung fu¨ r ku¨ nstliche Intelligenz – Rechtliche Beurteilung des Einsatzes intelligenter Softwareagenten im E-Commerce, Hamburg 2007, zitiert: John, Haftung für künstliche Intelligenz. Joos, Daniel: Einsatz von künstlicher Intelligenz im Personalwesen unter Beachtung der DSGVO und des BDSG, NZA 2020, 1216 – 1221. Joos, Daniel/Meding, Kristofer: Künstliche Intelligenz und Datenschutz im Human Resource Management – Technisch Organisatorische Maßnahmen (TOMs) bei „intelligenten“ Arbeitgeberentscheidungen, CR 2020, 834 – 840. Joussen, Jacob: Mitarbeiterkontrolle: Was muss, was darf das Unternehmen wissen?, NZABeilage 2011, 35 – 42. Joussen, Jacob: Die Zulässigkeit von vorbeugenden Torkontrollen nach dem neuen BDSG, NZA 2010, 254 – 259. Jung, Alexander: Datenschutz-(Compliance-)Management-Systeme – Nachweis- und Rechenschaftspflichten nach der DS-GVO – Praktikable Ansätze für die Erfüllung ordnungsgemäßer Datenverarbeitung, ZD 2018, 208 – 213. Jung, Alexander/Hansch, Guido: Die Verantwortlichkeit in der DS-GVO und ihre praktischen Auswirkungen – Hinweis zur Umsetzung im Konzern- oder Unternehmensumfeld, ZD 2019, 143 – 148. Kainer, Friedemann/Weber, Christian: Datenschutzrechtliche Aspekte des „Talentmanagements“, BB 2017, 2740 – 2747. Kamanabrou, Sudabeh: Die arbeitsrechtlichen Vorschriften des Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetzes, RdA 2006, 321 – 339. Kaminsky, Margot E.: The Right to Explanation, Explained, Berk. T. L. J. Vol. 34:189 (2019), 189 – 218. Kamlah, Wulf: Das SCHUFA-Verfahren und seine datenschutzrechtliche Zulässigkeit, MMR 1999, 395 – 404. Kania, Thomas: Sachverstand für den Betriebsrat – Alte und neue Fragen rund um § 80 Abs. 3 BetrVG, ArbRB 2021, 241 – 244. Kasper, Gabriel/Wildhaber, Isabelle: Big Data am Arbeitsplatz – Datenschutz- und arbeitsrechtliche Herausforderungen von People Analytics in Schweizer Unternehmen, in: Kieser/ Pärli/Uttinger, Datenschutztagung 2018 – Ein Blick auf aktuelle Rechtsentwicklungen, Zürich/St. Gallen 2019, 189 – 232, zitiert: Kasper/Wildhaber, in: Kieser/Pärli/Uttinger, Datenschutztagung 2018. Keitel, Ines/Busch, Alicia: Der neue Referentenentwurf für ein Betriebsrätestärkungsgesetz – wesentliche Änderungen, BB 2021, 564 – 570. Kelsen, Hans: Reine Rechtslehre, 2. Aufl., Wien 1967, zitiert: Kelsen, Reine Rechtslehre.

Literaturverzeichnis

459

¨ ber autonome Automaten und emergente Kersten, Jens: Relative Rechtssubjektivita¨ t: U Schwa¨ rme, ZfRSoz 37 (2017), 8 – 25. Kersten, Jens: Menschen und Maschinen Rechtliche Konturen instrumenteller, symbiotischer und autonomer Konstellationen, JZ 2015, 1 – 8. Keßler, Oliver: Intelligente Roboter – neue Technologien im Einsatz, Voraussetzungen und Rechtsfolgen des Handelns informationstechnischer Systeme, MMR 2017, 589 – 594. Kiel, Heinrich/Lunk, Stefan/Oetker, Hartmut: Münchener Handbuch zum Arbeitsrecht, 5. Aufl., Bd. 1 2021, Bd. 2 2022, zitiert: MHdB ArbR/BearbeiterIn. Kilian, Wolfgang: Juristische Entscheidung und elektronische Datenverarbeitung, Darmstadt 1973, Beiträge zur juristischen Informatik Bd. 3, zitiert: Kilian, Juristische Entscheidung und elektronische Datenverarbeitung. Kilian, Wolfgang/Heussen, Benno: Computerrechts-Handbuch – Informationstechnologie in der Rechts- und Wirtschaftspraxis, Stand: 36. EL, Februar 2021, hrsg. v. Taeger/Pohle, zitiert: Kilian/Heussen/BearbeiterIn. Kirn, Stefan/Müller-Hengstenberg, Claus D.: Rechtliche Risiken autonomer und vernetzter Systeme, 2016, zitiert: Kirn/Müller-Hengstenberg, Autonome und vernetzte Systeme. Kirn, Stefan/Müller-Hengstenberg, Claus D.: Intelligente (Software-)Agenten: Eine neue Herausforderung unseres Rechtssystems – Rechtliche Konsequenzen der „Verselbststa¨ ndigung“ technischer Systeme, MMR 2014, 307 – 313. Kirn, Stefan/Müller-Hengstenberg, Claus D.: Intelligente (Software-)Agenten: Von der Automatisierung zur Autonomie? Verselbständigung technischer Systeme, MMR 2014, 225 – 232. Klar, Manuel: Künstliche Intelligenz und Big Data – algorithmenbasierte Systeme und Datenschutz im Geschäft mit Kunden, BB 2019, 2243 – 2252. Klebe, Thomas: Künstliche Intelligenz – eine Herausforderung für die Mitbestimmung, SR 2019, 128 – 137. Klebe, Thomas: Betriebsrat 4.0 – Digital und global?, NZA-Beilage 2017, 77 – 84. Klebe, Thomas/Schmidt, Marlene/Klengel, Ernesto: Betriebsverfassung und Datenschutzrecht, in: Gräfl/Lunk/Oetker/Trebinger (Hrsg.), 100 Jahre Betriebsverfassungsrecht, München 2020, 303 – 321, zitiert: Klebe/Schmidt/Klengel, in: FS 100 Jahre BetrVR. Kleinebrink, Wolfgang: Arbeitgeber und Betriebsrat als „Verantwortliche“ im neuen Datenschutzrecht?, DB 2018, 2566 – 2571. Kleinebrink, Wolfgang: Die Einwilligung im Beschäftigungsverhältnis nach neuem Datenschutzrecht – Rechtliche Vorgaben und praktische Gestaltung, DB 2018, 1729 – 1735. Kleinschmidt, Sebastian P./Wagner, Bernardo: Technik autonomer Fahrzeuge, in: Oppermann/ Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, 2. Aufl., München 2020, 7 – 30, zitiert: Kleinschmidt/Wagner, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 1.1 Rn. Klingbeil, Stefan: Schuldnerhaftung für Roboterversagen, JZ 2019, 718 – 725. Klingbeil, Stefan: Der Begriff der Rechtsperson, AcP 217 (2017), 848 – 885.

460

Literaturverzeichnis

Klösel, Daniel/Mahnhold, Thilo: Die Zukunft der datenschutzrechtlichen Betriebsvereinbarung – Mindestanforderungen und betriebliche Ermessensspielräume nach DS-GVO und BDSG nF, NZA 2017, 1428 – 1433. Knappertsbusch, Inka/Kronenberger, Luise: Datenschutzrechtliche Bewertung von Predictive Policing im Beschäftigungsverhältnis – Rechtliche Grundlagen und deren Grenzen, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030 – Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen, Wiesbaden 2021, 113 – 121, zitiert: Knappertsbusch/Kronenberger, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030. Knitter, Philipp: Digitale Weisungen – Arbeitgeberentscheidungen auf Grundlage algorithmischer Berechnungen, Berlin 2022, zitiert: Knitter, Digitale Weisungen. Köhler, Helmut: Die Problematik automatisierter Rechtsvorgänge, insbesondere von Willenserklärungen, AcP 182 (1982), 126 – 171. Kohn, Joachim: Der Schadensersatzanspruch nach Art. 82 DS-GVO – Besondere Herausforderung für die Kommunalverwaltung, ZD 2019, 498 – 502. Kömek, Can: Individualarbeitsrechtliche Fragestellungen bei dem Einsatz von KI, in: Knappertsbusch/Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030 – Herausforderungen und Strategien für die Arbeit von morgen, Wiesbaden 2021, 83 – 91, zitiert: Kömek, in: Knappertsbusch/ Gondlach, Arbeitswelt und KI 2030. Konertz, Roman/Schönhof, Raoul: Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht – Eine kritische Betrachtung im Lichte von Autonomie, Determinismus und Vorhersehbarkeit, Baden-Baden 2020, zitiert: Konertz/Schönhof, Das technische Phänomen „Künstliche Intelligenz“ im allgemeinen Zivilrecht. König, Tassilo-Rouven: Beschäftigtendatenschutz in der Beratungspraxis, Baden-Baden 2020, zitiert: König, Beschäftigtendatenschutz. Kopp, Reinhold/Sokoll, Karen: Wearables am Arbeitsplatz – Einfallstore für Alltagsüberwachung?, NZA 2015, 1352 – 1359. Körner, Marita: EGMR relativiert Verbot der Videoüberwachung (zugleich Besprechung von EGMR (GK), Urt. v. 17. 10. 2019 – 1874/13, 8567/13, NZA 2019, 1697), NZA 2020, 25 – 29. Körner, Marita: Beschäftigtendatenschutz in Betriebsvereinbarungen unter der Geltung der DS-GVO, NZA 2019, 1389 – 1395. Körner, Marita: § 26 BDSG n. F. – ein erweitertes Provisorium für den Beschäftigtendatenschutz, in: Deinert/Heuschmid/Kittner/Schmidt (Hrsg.), Demokratisierung der Wirtschaft durch Arbeitsrecht Festschrift fu¨ r Thomas Klebe zum 70. Geburtstag, Frankfurt am Main 2018, 231 – 236, zitiert: Körner, in: FS Klebe. Körner, Marita: Wirksamer Bescha¨ ftigtendatenschutz im Lichte der Europa¨ ischen Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO), Frankfurt am Main 2017, zitiert: Körner, Wirksamer Beschäftigtendatenschutz. Körner, Marita: Die Datenschutz-Grundverordnung und nationale Regelungsmöglichkeiten für Beschäftigtendatenschutz, NZA 2016, 1383 – 1386. Kort, Michael: Beschäftigtendatenschutz gemäß dem BDSG 2018 (unter Einbeziehung neuerer Rechtsprechung), in: Benecke, Unternehmen 4.0 – Arbeitsrechtlicher Strukturwandel durch Digitalisierung, Baden-Baden 2018, 91 – 114, zitiert: Kort, in: Benecke, Unternehmen 4.0.

Literaturverzeichnis

461

Kort, Michael: Neuere Rechtsprechung zum Beschäftigtendatenschutz, NZA-RR 2018, 449 – 460. Kort, Michael: Die Bedeutung der neueren arbeitsrechtlichen Rechtsprechung für das Verständnis des neuen Beschäftigtendatenschutzes, NZA 2018, 1097 – 1105. Kort, Michael: Neuer Beschäftigtendatenschutz und Industrie 4.0 – Grenzen einer „Rundumüberwachung“ angesichts der Rechtsprechung, der DSGVO und des BDSG nF, RdA 2018, 24 – 33. Kort, Michael: Der Beschäftigtendatenschutz gem. § 26 BDSG-neu: Ist die Ausfüllung der Öffnungsklausel des Art. 88 DS-GVO geglückt?, ZD 2017, 319 – 323. Kort, Michael: Arbeitnehmerdatenschutz gema¨ ß der EU-Datenschutz-Grundverordnung, DB 2016, 711 – 716. Kort, Michael: Eignungsdiagnose von Bewerbern unter der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO), NZA-Beilage 2016, 62 – 71. Kotsoglou, Kyriakos: Schlusswort: „Subsumtionsautomat 2.0“ reloaded? – Zur Unmöglichkeit der Rechtsprüfung durch Laien, JZ 2014, 1100 – 1103. Kotsoglou, Kyriakos: Subsumtionsautomat 2.0 – Über die (Un)Möglichkeit einer Algorithmisierung der Rechtserzeugung, JZ 2014, 451 – 457. Kraft, Alfons: Arbeitsrecht in einer sozialen Marktwirtschaft, ZfA 1995, 419 – 432. Kramer, Stefan: IT-Arbeitsrecht – Digitalisierte Unternehmen: Herausforderungen und Lösungen, 2. Aufl., München 2019, zitiert: Kramer/BearbeiterIn, IT-Arbeitsrecht. Kramer, Stefan: Folgen der EGMR-Rechtsprechung für eine IT-Kontrolle bei Privatnutzungsverbot, NZA 2018, 637 – 640. Krämer, Walter: Die Rechtma¨ ßigkeit der Nutzung von Scorewerten, NJW 2020, 497 – 502. Kraus, Christopher: Digitalisierung der Arbeitswelt – das Ende der Low Performer?, DB 2018, 701 – 705. Krause, Rüdiger: Auf dem Weg zur unionsrechtlichen Regelung von Plattformbeschäftigten – Die Kommissionsinitiative zur Plattformarbeit, NZA 2022, 521 – 533. Krause, Rüdiger: Digitalisierung und Beschäftigtendatenschutz, April 2017, Forschungsbericht 482, erstattet dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales, zitiert: Krause, Forschungsbericht: Digitalisierung. Krause, Rüdiger: Digitalisierung der Arbeitswelt – Herausforderungen und Regelungsbedarf, Gutachten B zum 71. Deutschen Juristentag, München 2016, zitiert: Krause, Gutachten zum 71. DJT. Kremer, Michael J. R./Conrady, Jan/Penners, Anja: Data Privacy Litigation – Prozessuale Implikationen des datenschutzrechtlichen Schadensersatzanspruchs nach Art. 82 DS-GVO, ZD 2021, 128 – 134. Kremer, Sascha: Gemeinsame Verantwortlichkeit: Die neue Auftragsverarbeitung? – Analyse der tatsa¨ chlichen Lebenssachverhalte zur Abgrenzung zwischen gemeinsamer Verantwortlichkeit und Auftragsverarbeitung, CR 2019, 225 – 243. Kremer, Sascha: Das Auskunftsrecht der betroffenen Person in der DSGVO, CR 2018, 560 – 569.

462

Literaturverzeichnis

Kroll, Joshua A./Huey, Joanna/Barocas, Solon/Felten, Edward W./Reidenberg, Joel R./Robinson, David G./Yu, Harlan: Accountable Algorithms, Univ. Penn. L. R. 165 (2017), 633 – 705. Krügel, Tina/Pfeiffenbring, Julia: Datenschutzrechtliche Herausforderungen von KI, in: Ebers/ Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 412 – 440, zitiert: Krügel/Pfeiffenbring, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 11. Krüger, Thomas/Bütter, Michael: Elektronische Willenserklärungen im Bankgeschäftsverkehr: Risiken des Online-Banking – zugleich Besprechung des Urteils des Landgerichts Nürnberg-Fürth vom 19. 5. 1999, WM 2001, 221 – 231. Krupar, Felix: Die rechtliche Behandlung algorithmischer Kommunikate, DSRITB 2017, 275 – 288. Krusche, Jan: Kumulation von Rechtsgrundlagen zur Datenverarbeitung – Verha¨ ltnis der Einwilligung zu anderen Erlaubnistatbesta¨ nden, ZD 2020, 232 – 237. Kühling, Jürgen/Buchner, Benedikt: Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz, 3. Aufl., München 2020; zitiert: Kühling/Buchner/BearbeiterIn, DSGVO/BDSG. Kühling, Jürgen/Buchner, Benedikt: Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz, 2. Aufl., München 2018; zitiert Kühling/Buchner/BearbeiterIn, DSGVO/BDSG, 2. Aufl. Kühling, Jürgen/Martini, Mario: Die Datenschutz-Grundverordnung: Revolution oder Evolution im europäischen und deutschen Datenschutzrecht?, EuZW 2016, 448 – 454. Kuhlmann, Simone: Tracing-Apps zur Eindämmung der Covid-19-Pandemie – Eine datenschutzrechtliche Analyse bestehender Handlungsspielräume, GSZ 2020, 1115 – 123. Kuhn, Matthias: Rechtshandlungen mittels EDVund Telekommunikation: Zurechenbarkeit und Haftung, München 2011, zitiert: Kuhn, Rechtshandlungen. Kullmann, Miriam: Diskriminierung durch algorithmische Entscheidungen: „Equality Through Algorithmic Design“, in: Gesellschaft Junge Zivilrechtswissenschaft e.V. (Hrsg.), Privatrecht 2050 – Blick in die digitale Zukunft, Jahrbuch 2019, 227 – 253, zitiert: Kullmann, in: GJZ, Privatrecht 2050. Kumkar, Lea Katharina/Roth-Isigkeit, David: Erkla¨ rungspflichten bei automatisierten Datenverarbeitungen nach der DSGVO, JZ 2020, 277 – 286. Kurt, Simge: Direktionsrecht 4.0? – eine Betrachtung des Weisungsrechts unter Einbeziehung „moderner Weisungsträger“, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung: Dokumentation der 9. Assistentinnen- und Assistententagung im Arbeitsrecht vom 25. – 27. 07. 2019/9. Assistententagung im Arbeitsrecht, Baden-Baden 2020, 9 – 29, zitiert: Kurt, in: Klawitter et al., Arbeitsrecht im Zeitalter der Digitalisierung. Kuß, Christian: Beschäftigtendatenschutz, in: Chibanguza/Kuß/Steege, Ku¨ nstliche Intelligenz – Recht und Praxis automatisierter und autonomer Systeme, Baden-Baden 2022, 1017 – 1030, § 6 G, zitiert: Kuß, in: Chibanguza/Kuß/Steege, KI-Hdb., § 6 G Rn. Kuß, Christian/Sassenberg, Thomas: Künstliche Intelligenz und Machine Learning, in: Sassenberg/Faber, Rechtshandbuch Industrie 4.0 und Internet of Things, 2. Aufl., München 2020, 433 – 458, zitiert: Kuß/Sassenberg, in: Sassenberg/Faber, Rechtshdb. Industrie 4.0.

Literaturverzeichnis

463

Küttner, Wolfdieter: Personalbuch 2022 – Arbeitsrecht, Lohnsteuerrecht, Sozialversicherungsrecht, 29. Aufl., München 2022, hrsg. v. Röller, zitiert: Küttner/BearbeiterIn, Stichwort Rn. Larenz, Karl: Methodenlehre der Rechtswissenschaft, 6. Aufl., Berlin 1991, zitiert: Larenz, Methodenlehre. Laue, Philip/Kremer, Sascha: Das neue Datenschutzrecht in der betrieblichen Praxis, 2. Aufl. 2019, zitiert: Laue/Kremer, Datenschutzrecht. Lehmann, Matthias: Der Begriff der Rechtsfähigkeit, AcP 207 (2007), 225 – 255. Lemke, Torsten: Datenschutz in der Betriebsratsarbeit, Ed. 18, München 2020, zitiert: Lemke, Datenschutz, Frage. Lewinsky, Kai von/Barros Fritz, Raphael de/Biermeier, Katrin: Bestehende und künftige Regelungen des Einsatzes von Algorithmen im HR-Bereich, hrsg. v. AW AlgorithmWatch gGmbH, Oktober 2019, abrufbar unter: https://algorithmwatch.org/wp-content/uploads/201 9/10/Gutachten-Algorithmen-im-HR-Bereich-von-Lewinski-2019.pdf (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: v. Lewinsky/de Barros Fritz/Biermeier, Algorithmen im HR-Bereich. Lewinsky, Kai von/Barros Fritz, Raphael de: Arbeitgeberhaftung nach dem AGG infolge des Einsatzes von Algorithmen bei Personalentscheidungen, NZA 2018, 620 – 625. Lewinsky, Kai von/Pohl, Dirk: Auskunfteien nach der europäischen Datenschutzreform – Brüche und Kontinuitäten der Rechtslage, ZD 2018, 17 – 23. Lewinsky, Kai von/Rützel, Felix: Art. 22 DSGVO: Symbolvorschrift oder Innovationsschreck?, DSB 2018, 253 – 255. Linardatos, Dimitrios: Künstliche Intelligenz und Verantwortung, ZIP 2019, 504 – 509. Linck, Rüdiger/Krause, Rüdiger/Bayreuther, Frank: Kündigungsschutzgesetz, 16. Aufl., München 2019, zitiert: LKB/BearbeiterIn. Linderkamp, Jörn: Der digitale Preis – eine automatisierte Einzelfallentscheidung? – Personalisierte Preisgestaltungen im Kontext des Datenschutzrechts, ZD 2020, 506 – 511. Lingemann, Stefan/Otte, Jörn: Arbeitsrechtliche Fragen der „economy on demand“, NZA 2015, 1042 – 1047. Linke, Christian: Die elektronische Person – Erforderlichkeit einer Rechtspersönlichkeit für autonome Systeme?, MMR 2021, 200 – 204. Linke, Christian: Digitale Wissensorganisation – Wissenszurechnung beim Einsatz autonomer Systeme, Baden-Baden 2021, zitiert: Linke, Digitale Wissensorganisation. Lohmann, Melinda: Ein europäisches Roboterrecht – überfällig oder überflüssig, ZRP 2017, 168 – 171. Lorentz, Nora: Profiling – Persönlichkeitsschutz durch Datenschutz? Eine Standortbestimmung nach Inkrafttreten der DSGVO, Tübingen 2020, zitiert: Lorentz, Profiling. Lorse, Jürgen: Entscheidungsfindung durch ku¨ nstliche Intelligenz – Zukunft der öffentlichen Verwaltung?, NVwZ 2021, 1657 – 1662. Löwisch, Manfred/Rieble, Volker: Tarifvertragsgesetz, 4. Aufl., München 2017, zitiert: Löwisch/Rieble, TVG.

464

Literaturverzeichnis

Lücke, Oliver: Der Einsatz von KI in der und durch die Unternehmensleitung – „Lieutenant Commander Data“ on bord oder natural intelligence still needed?, BB 2019, 1986 – 1994. Lücke, Oliver: Die Betriebsverfassung in Zeiten der DS-GVO – „Bermuda-Dreieck“ zwischen Arbeitgeber, Betriebsräten und Datenschutzbeauftragten!?, NZA 2019, 658 – 670. Ludwig, Daniel/Hinze, Jacob: Digitalisierung und IT-Mitbestimmung – Wie die Betriebsparteien den Wandel gemeinsam gestalten können, NZA 2021, 1444 – 1448. Lunk, Stefan: Prozessuale Verwertungsverbote im Arbeitsrecht, NZA 2009, 457 – 464. Lurtz, Helmut: Bewertungstechnologien im Beschäftigungsverhältnis – eine (erste) datenschutzrechtliche Bewertung, ZD-Aktuell 2020, 06926. Lützeler, Martin/Kopp, Désirée: HR mit System: Bewerbungsmanagement-Tools, ArbRAktuell 2015, 491 – 494. Maamaer, Niklas: Social Scoring – Eine europäische Perspektive auf Verbraucher-Scores zwischen Big Data und Big Brother, CR 2018, 820 – 828. Malgieri, Gianclaudio/Comandé, Giovanni: Why a Right to Legibility of Automated DecisionMaking Exists in the General Data Protection Regulation, Intern. DPL Vol. 7 Nr. 4 (2017), 243 – 265. Malorny, Friederike: Datenschutz als Grenze KI-basierter Auswahlentscheidungen im Arbeitsrecht, RdA 2022, 170 – 178. Malorny, Friederike: Auswahlentscheidungen durch künstlich intelligente Systeme – Datenschutzrechtliche Grenzen im Arbeitsrecht, JuS 2022, 289 – 296. Martini, Mario: Blackbox Algorithmus – Grundfragen einer Regulierung Künstlicher Intelligenz, Berlin/Heidelberg 2019, zitiert: Martini, Blackbox Algorithmus. Martini, Mario: Algorithmen als Herausforderung für die Rechtsordnung, JZ 2017, 1017 – 1025. Martini, Mario: Big Data als Herausforderung für das Datenschutzrecht und den Persönlichkeitsschutz, in: Hill/Martini/Wagner (Hrsg.), Die digitale Lebenswelt gestalten, BadenBaden 2015, 97 – 162, zitiert: Martini, in Hill/Martini/Wagner, Digitale Lebenswelt. Martini, Mario/Botta, Jonas: Iron Man am Arbeitsplatz? – Exoskelette zwischen Effizienzstreben, Daten- und Gesundheitsschutz – Chancen und Risiken der Verschmelzung von Mensch und Maschine in der Industrie 4.0, NZA 2018, 625 – 637. Martini, Mario/Nink, David: Subsumtionsautomaten ante portas? – Zu den Grenzen der Automatisierung in verwaltungsrechtlichen (Rechtsbehelfs-)Verfahren, DVBl. 2018, 1128 – 1138. Martini, Mario/Nink, David: Wenn Maschinen entscheiden … – vollautomatisierte Verwaltungsverfahren und der Persönlichkeitsschutz, NVwZ-Extra 2017, 1 – 14. Maschmann, Frank: (Hrsg.) Total Compensation: Handbuch der Entgeltgestaltung, 2. Aufl., Frankfurt a. M. 2019, zitiert: BearbeiterIn, in: Maschmann, Total Compensation. Maschmann, Frank: Verarbeitung personenbezogener Entgeltdaten und neuer Datenschutz, BB 2019, 628 – 636. Maschmann, Frank: Führung und Mitarbeiterkontrolle nach neuem Datenschutzrecht, NZABeilage 2018, 115 – 124.

Literaturverzeichnis

465

Maties, Martin: Arbeitnehmerüberwachung mittels Kamera?, NJW 2008, 2220 – 2225. Matthias, Andreas: Automaten als Träger von Rechten – Plädoyer für eine Gesetzesänderung, Berlin 2008, zitiert: Matthias, Automaten. Mayinger, Samantha Maria: Die künstliche Person – Untersuchung rechtlicher Veränderungen durch die Installation von Softwareagenten im Rahmen von Industrie 4.0, unter besonderer Berücksichtigung des Datenschutzrechts, Frankfurt a. M. 2017, zitiert: Mayinger, Die künstliche Person. Medicus, Dieter/Petersen, Jens: Allgemeiner Teil des BGB, 11. Aufl., Heidelberg 2016, zitiert: Medicus/Petersen, AT. Mendoza, Isak/Bygrave, Lee A.: The Right Not to Be Subject to Automated Decisions Based on Profiling, in: Synodinou/Jougleux/Markou/Prastitou, EU Internet Law – Regulation and Enforcement, Springer International 2017, 77 – 98, zitiert: Mendoza/Bygrave, in: Synodinou et al., EU Internet Law. Merkel, Reinhard: Willensfreiheit und rechtliche Schuld – Eine strafrechtliche Untersuchung, 2. Aufl., Baden-Baden 2014, zitiert: Merkel, Willensfreiheit. Michel, Lothar/Wiese, Günther: Zur rechtlichen und psychologischen Problematik graphologischer Gutachten, NZA 1986, 505 – 510. Moll, Wilhelm: Münchener Anwaltshandbuch Arbeitsrecht, 5. Aufl. 2021, zitiert: MAH ArbR/ BearbeiterIn. Möllenkamp, Olaf: Das Betriebsrätemodernisierungsgesetz 2021 – Regelungsinhalte und Praxisauswirkungen, DB 2021, 1198 – 1202. Möllenkamp, Olaf: Anspruch auf Erteilung einer Datenkopie nach DS-GVO – Anmerkung zu ArbG Düsseldorf, Urt. v. 05. 03. 2020 – 9 Ca 6557/18, NZA 2020, 409 – 417. Möller, Jan/Florax, Björn-Christoph: Kreditwirtschaftliche Scoring-Verfahren – Verbot automatisierter Einzelentscheidungen gem. § 6a BDSG, MMR 2002, 806 – 810. Morasch, Olga: Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext – Zur Reichweite der Öffnungsklausel nach Art. 88 DSGVO, Baden-Baden 2019, zitiert: Morasch, Datenverarbeitung im Beschäftigungskontext. Möschel, Wernhard: Dogmatische Strukturen des bargeldlosen Zahlungsverkehrs, AcP 186 (1986), 187 – 236. Möslein, Florian: Digitalisierung im Gesellschaftsrecht: Unternehmensleitung durch Algorithmen und künstliche Intelligenz?, ZIP 2018, 204 – 212. Müller, Roland: Digitalization Decisions at the Board Level, in: Hilb (Hrsg.), Governance of Digitalization: The Role of Boards of Directors and Top Management Teams in Digital Value Creation, 2. Aufl., Bern 2018, 43 – 51, zitiert: Müller, in: Hilb, Governance of Digitalization. Müller, Stefan: Homeoffice in der arbeitsrechtlichen Praxis – Rechtshandbuch für die Arbeit 4.0, 3. Aufl., Baden-Baden 2022, zitiert: Müller, Homeoffice. Müller-Glöge, Rudi/Preis, Ulrich/Schmidt, Ingrid (Hrsg.): Erfurter Kommentar zum Arbeitsrecht, 23. Aufl., München 2023, zitiert: ErfK/BearbeiterIn. Musielak, Hans-Joachim/Voit, Wolfgang: Zivilprozessordnung mit Gerichtsverfassungsgesetz, 19. Aufl., München 2022, zitiert: Musielak/Voit/BearbeiterIn.

466

Literaturverzeichnis

Neighbour, Kerstin: Arbeitsrecht – Realität und Herausforderungen, in: Sassenberg/Faber, Rechtshandbuch Industrie 4.0 und Internet of Things, 2. Aufl., München 2020, 277 – 314, zitiert: Neighbour, in: Sassenberg/Faber, Rechtshdb. Industrie 4.0. Neun, Andreas/Lubitzsch, Katharina: Die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung – Rechtsschutz und Schadensersatz, BB 2017, 2563 – 2569. Neuner, Jörg: Allgemeiner Teil des Bürgerlichen Rechts, 12. Aufl., München 2020, zitiert: Neuner, BGB AT. Neuner, Jörg: Natürlicher und freier Wille, AcP 218 (2018), 1 – 31. Neuner, Jörg: Was ist eine Willenserklärung?, JuS 2007, 881 – 888. Niehoff, Maurice/Straker, Christian: Die Regulierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle algorithmischer Entscheidungssysteme, in: Taeger (Hrsg.), Die Macht der Daten und der Algorithmen – Regulierung von IT, IoT und KI, Tagungsband Herbstakademie 2019, Edewecht, 451 – 463, zitiert: Niehoff/Straker, in: Taeger, Die Macht der Daten. Niehoff, Maurice/Straker, Christian: Die Regulierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle algorithmischer Entscheidungssysteme, DSRITB 2019, 451 – 465. Niklas, Thomas/Hoffmann, Michel: Künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen im Arbeitsverhältnis – Praktische Einsatzmöglichkeiten und rechtliche Grenzen, ArbRB 2021, 283 – 286. Niklas, Thomas/Thurn, Lukas: Arbeitswelt 4.0 – Big Data im Betrieb, BB 2017, 1589 – 1596. Nink, David: Justiz und Algorithmen – Über die Schwächen menschlicher Entscheidungsfindung und die Möglichkeiten neuer Technologien in der Rechtsprechung, Berlin 2021, zitiert: Nink, Justiz und Algorithmen. Nink, Judith/Müller, Katharina: Beschäftigtendaten im Konzern – Wie die Mutter so die Tochter? Arbeits- und datenschutzrechtliche Aspekte einer zentralen Personalverwaltung, ZD 2012, 505 – 509. Oppermann, Bernd H.: Marktrechtliche Fragestellungen im Kontext automatisierter und autonomer Fahrzeuge, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, 2. Aufl., München 2020, 257 – 286, zitiert: Oppermann, in: ders./Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.2 Rn. Oster, Jan: „Information“ und „Daten“ als Ordnungsbegriffe des Rechts der Digitalisierung, JZ 2021, 167 – 175. Paal, Boris P./Aliprandi, Claudio: Immaterieller Schadensersatz bei Datenschutzverstößen – Bestandsaufnahme und Einordnung der bisherigen Rechtsprechung zu Art. 82 DS-GVO, ZD 2021, 241 – 247. Paal, Boris P./Pauly, Daniel A.: Datenschutz-Grundverordnung, Bundesdatenschutzgesetz, 3. Aufl., München 2021, zitiert: Paal/Pauly/BearbeiterIn, DSGVO/BDSG. Paal, Boris P.: Schadensersatzansprüche bei Datenschutzverstößen – Voraussetzungen und Probleme des Art. 82 DS-GVO, MMR 2020, 14 – 19. Pacha, Julia: Crowdwork – Arbeitsrechtlicher Schutz einer neuen Beschäftigungsform, München 2018, zitiert: Pacha, Crowdwork.

Literaturverzeichnis

467

Paulus, David/Matzke, Robin: Smart Contracts und das BGB – Viel Lärm um nichts?, ZfPW 2018, 431 – 465. Paulus, David: Die automatisierte Willenserklärung, JuS 2019, 960 – 965. Pawlowski, Hans-Martin: Die gewillkürte Stellvertretung, JZ 1996, 125 – 132. Pieper, Fritz-Ulli: Künstliche Intelligenz: Im Spannungsfeld von Recht und Technik, DSRITB 2017, 555 – 573. Pieper, Fritz-Ulli: Vertrags- und haftungsrechtliche Fragen der Vernetzung autonomer Systeme, DSRITB 2016, 971 – 989. Piltz, Carlo: Die Datenschutz-Grundverordnung – Teil 2: Rechte der Betroffenen und korrespondierende Pflichten des Verantwortlichen, K&R 2016, 629 – 636. Piltz, Carlo: Die Datenschutz-Grundverordnung – Teil 1: Anwendungsbereich, Definitionen und Grundlagen der Datenverarbeitung, K&R 557 – 567. Plath, Kai-Uwe: Kommentar zu DSGVO, BDSG und den Datenschutzbestimmungen des TKG und TMG, 3. Aufl., Köln 2018, zitiert: BearbeiterIn, in: Plath, DSGVO. Plath, Kai-Uwe: Zu den rechtlichen Auswirkungen betrieblicher Rationalisierungsmaßnahmen im Versicherungswesen, Hamburg 1967, zitiert: Plath, Rationalisierungsmaßnahmen. Posser, Herbert/Wolff, Heinrich Amadeus: Beck’scher Online-Kommentar Verwaltungsgerichtsordnung, 61. Ed., Stand: 01. 04. 2022, zitiert: BeckOK VwGO/BearbeiterIn. Preis, Ulrich: § 611 a BGB – Potenziale des Arbeitnehmerbegriffes, NZA 2018, 817 – 826. Preis, Ulrich/Rupprecht, Kerstin: Die Verbindlichkeit einer unbilligen Weisung – Auch Richter können irren!, NZA 2017, 1353 – 1357. Radlanski, Philip: Das Konzept der Einwilligung in der datenschutzrechtlichen Realität, Tübingen 2016, zitiert: Radlanski, Konzept der Einwilligung. Redeker, Helmut: Geschäftsabwicklung mit externen Rechnern im Bildschirmtextdienst, NJW 1984, 2390 – 2394. Rehbinder, Manfred: Rechtssoziologie, Berlin/Boston 2019 (reprint), zitiert: Rehbinder, Rechtssoziologie. Rehhahn, Hans: Der inhaltsleere Arbeitsvertrag und die Betriebsnormen, AuR 1963, 238 – 244. Reichwald, Julian/Pfisterer, Dennis: Autonomie und Intelligenz im Internet der Dinge, CR 2016, 208 – 212. Reinhard, André: Pflicht zur Arbeitszeiterfassung und Arbeit 4.0 – Wird die Flexibilität abgeschafft oder unbezahlbar?, NZA 2019, 1313 – 1319. Reuter, Dieter: Rechtsfa¨ higkeit und Rechtsperso¨ nlichkeit – Rechtstheoretische und rechtspraktische Anmerkungen zu einem großen Thema, AcP 207 (2007), 673 – 717. Richardi, Reinhard: Betriebsverfassungsgesetz mit Wahlordnung Kommentar, 17. Aufl., München 2022, zitiert: Richardi/BearbeiterIn, BetrVG. Richardi, Reinhard: Der Arbeitsvertrag im Lichte des neuen § 611a BGB, NZA 2017, 36 – 39. Richardi, Reinhard/Dörner, Hans-Jürgen/Weber, Christoph: Personalvertretungsrecht, 5. Aufl., München 2020, zitiert: Richardi/Dörner/Weber/BearbeiterIn, PersVR.

468

Literaturverzeichnis

Riesenhuber, Karl: Die Einwilligung des Arbeitnehmers im Datenschutzrecht, RdA 2011, 257 – 265. Rogosch, Patricia Maria: Die Einwilligung im Datenschutzrecht, Baden-Baden 2013, zitiert: Rogosch, Einwilligung im Datenschutzrecht. Rolfs, Christian: AGG-Hopping, NZA 2016, 586 – 590. Rolfs, Christian/Giesen, Richard/Meßling, Miriam/Udsching, Peter (Hrsg.): Beck’scher OnlineKommentar Arbeitsrecht, 63. Ed., Stand: 01. 03. 2022, zitiert: BeckOK ArbR/BearbeiterIn. Rolfs, Christian/Wolf, Magarita: Modernisierung des Betriebsverfassungsrechts, ZIP 2021, 1895 – 1902. Roßnagel, Alexander: Kein „Verbotsprinzip“ und kein „Verbot mit Erlaubnisvorbehalt“ im Datenschutzrecht – Zur Dogmatik der Datenverarbeitung als Grundrechtseingriff, NJW 2019, 1 – 5. Roßnagel, Alexander (Hrsg.): Europäische Datenschutz-Grundverordnung – Vorrang des Unionsrechts – Anwendbarkeit des nationalen Rechts, Baden-Baden 2017, zitiert: Roßnagel/ BearbeiterIn, DSGVO. Roßnagel, Alexander/Geminn, Christian: Datenschutz-Grundverordnung verbessern – Änderungsvorschläge aus Verbrauchersicht, Baden-Baden 2020, zitiert: Roßnagel/Geminn, Datenschutz-Grundverordnung verbessern. Ruland, Franz: Demografie und Sozialstaat, NZS 2018, 793 – 803. Säcker, Franz Jürgen/Rixecker, Roland/Oetker, Hartmut/Limperg, Bettina: Münchener Kommentar zum Bürgerlichen Gesetzbuch, 8./9. Aufl., Bd. 1 2018, Bd. 2 2022, Bd. 4 2019, Bd. 5 2020, zitiert: MüKoBGB/BearbeiterIn. Sackmann, Florian: Die Beschränkung datenschutzrechtlicher Schadensersatzhaftung in Allgemeinen Geschäftsbedingungen, ZIP 2017, 2450 – 2454. Saenger, Ingo: Zivilprozessordnung – Familienverfahren, Gerichtsverfassung, Europäisches Verfahrensrecht – Handkommentar, 9. Aufl., Baden-Baden 2021, zitiert: Saenger/BearbeiterIn. Savigny, Karl Friedrich von: System des heutigen Römischen Rechts, Bd. II, Berlin 1840, zitiert: Savigny, System des heutigen Römischen Rechts II. Schaar, Peter: Datenschutzrechtliche Einwilligung im Internet, MMR 2001, 644 – 648. Schantz, Peter: Die Datenschutz-Grundverordnung – Beginn einer neuen Zeitrechnung im Datenschutzrecht, NJW 2016, 1841 – 1844. Schantz, Peter/Wolff, Heinrich Amadeus: Das neue Datenschutzrecht – Datenschutz-Grundverordnung und Bundesdatenschutzgesetz in der Praxis, München 2017, zitiert: Schantz/ Wolff, Datenschutzrecht. Schaub, Renate: Interaktion von Mensch und Maschine – Haftungs- und immaterialgu¨ terrechtliche Fragen bei eigenständigen Weiterentwicklungen autonomer Systeme, JZ 2017, 342 – 349. Schenke, Wolf-Rüdiger: Die Auswahlentscheidung bei der Besetzung von Stellen im öffentlichen Dienst, in: Kluth/Müller/Peilert (Hrsg.), Wirtschaft – Verwaltung – Recht: Festschrift für Rolf Stober, 221 – 242, zitiert: Schenke, in: FS Stober.

Literaturverzeichnis

469

Schiefer, Bernd: Die Sozialauswahl bei der betriebsbedingten Kündigung, NZA-RR 2002, 169 – 180. Schiefer, Bernd/Worzalla, Michael: Moderne Arbeitswelt (Teil 1): Spannungsfeld zwischen technischer Entwicklung und Individualarbeitsrecht, DB 2019, 1904 – 1908. Schirmer, Jan-Erik: Von Ma¨ usen, Menschen und Maschinen – Autonome Systeme in der Architektur der Rechtsfa¨ higkeit, JZ 2019, 711 – 718. Schirmer, Jan-Erik: Rechtsfähige Roboter?, JZ 2016, 660 – 666. Schlachter, Monika: Fristlose Kündigung durch Entwendung geringwertiger Sachen des Arbeitgebers, NZA 2005, 433 – 437. Schlegel, Hendrik: Data-Loss-Prevention(DLP)-Software zur verdachtslosen Kontrolle ausgehender E-Mails – Datenschutzrechtliche Anforderungen und Grenzen der Verha¨ ltnisma¨ ßigkeit, ZD 2020, 243 – 248. Schlinkert, Hans-Jürgen: Industrie 4.0 – wie das Recht Schritt ha¨ lt, ZRP 2017, 222 – 225. Schmidt, Maximilian: Datenschutz für „Beschäftigte“ – Grund und Grenzen bereichsspezifischer Regelung, Baden-Baden 2016, zitiert: Schmidt, Datenschutz für „Beschäftigte“. Schmidt, Maximilian/Traut, Johannes/Stiebert, Tom/Imani, Shirin/Granetzny, Thomas: Das Gregorianische Zeitalter II: Zukunftsperspektiven des Arbeitsrechts, NZA 2021, 458 – 465. Schneider, Jochen: Datenschutz nach der EU-Datenschutz-Grundverordnung, 2. Aufl. 2019, zitiert: Schneider, Datenschutz. Schneider, Jochen: Schließt Art. 9 DS-GVO die Zulässigkeit der Verarbeitung bei Big Data aus? – Überlegungen, wie weit die Untersagung bei besonderen Datenkategorien reicht, ZD 2017, 303 – 308. Schneider, Jochen: Theorie juristischen Entscheidens, in: Hassemer/Neumann/Saliger, Einführung in die Rechtsphilosophie und Rechtstheorie der Gegenwart, 9. Aufl. 2016, 316 – 350, zitiert: Schneider, in: Hassemer/Neumann/Saliger, Rechtsphilosophie. Schoch, Friedrich/Schneider, Jens-Peter: Verwaltungsrecht, Band 1 VwGO, 41. EL, Juli 2021, zitiert: Schoch/Schneider/BearbeiterIn. Schrader, Peter: Abmahnung und „Vertrauenskapital“, NJW 2012, 342 – 348. Schreiber, Kristina: Gemeinsame Verantwortlichkeit gegenüber Betroffenen und Aufsichtsbehörden – Anwendungsbereiche, Vertragsgestaltung und Folgen nicht gleichwertiger Verantwortung, ZD 2019, 55 – 60. Schreiter, Max: Gehorsam für automatisierte Farbzeichen – ein Beitrag zum Roboterproblem, DÖV 1956, 692 – 695. Schuhr, Jan: Willensfreiheit, Roboter, Auswahlaxiom, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine: ethische und rechtliche Fragen zum Umgang mit Robotern, künstlicher Intelligenz und Cyborgs, Robotik und Recht Bd. 1, 43 – 75; zitiert: Schuhr, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine. Schürmann, Kathrin: Das Kopplungsverbot nach DSGVO: Eine unüberwindbare Hürde?, DSB 2018, 159 – 160. Schürmann, Kathrin: Scoring nach der EU-Datenschutz-Grundverordnung: Was ist noch zulässig?, DSB 2017, 185 – 186.

470

Literaturverzeichnis

Schwartz, Paul: Data Processing and Government Administration: The Failure of the American Legal Response to the Computer, in: Hastings L. R. 43 (1992), 1321 – 1388. Schwarz, Lea-Christina: Datenschutzrechtliche Zulässigkeit des Pre-Employment Screening: Rechtliche Grundlagen und Einschränkungen der Bewerberu¨ berpru¨ fung durch Arbeitgeber, ZD 2018, 353 – 356. Schwarze, Roland: Arbeitsrechtliche Probleme von KI und Robotik, in: Ebers/Heinze/Krügel/ Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 268 – 303, zitiert: Schwarze, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 8. Schwarze, Roland: Die „arbeitsgleiche Durchführung“ eines Tätigkeitsverhältnisses (§ 611a Abs. 1 S. 6 BGB), RdA 2020, 38 – 45. Schwarze, Roland: Arbeitsrechtliche Probleme des automatisierten Fahrens, in: Oppermann/ Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, 2. Aufl., München 2020, 353 – 370, zitiert: Schwarze, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, Kap. 3.4 Rn. Schwarze, Roland: Diskontinuierliche Arbeit und Arbeitnehmerbegriff – Die Bedeutung der Digitalisierung für den arbeitsrechtlichen Aufgreiftatbestand, in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen – Arbeitsrechtliche und sozialwissenschaftliche Perspektiven, 1. Aufl., Baden-Baden 2019, 49 – 69, zitiert: Schwarze, in: Hanau/Matiaske, Entgrenzung von Arbeitsverhältnissen. Schwarze, Roland: Die Zukunft der Betriebsverfassung, RdA 2019, 115 – 120. Schwarze, Roland: Unverbindlichkeit einer unbilligen Arbeitgeber-Weisung (Anm. zu BAG, Urt. v. 18. 10. 2017 – 10 AZR 330/16), JA 2018, 305 – 307. Schwarze, Roland: Mitbestimmung bei Facebook-Seite (Anm. zu BAG, Beschl. v. 13. 12. 2016 – 1 ABR 7/15), JA 2018, 69 – 70. Schwarze, Roland: Grenzen der Anfechtung einer betrieblichen Übung, NZA 2012, 289 – 294. Schwarze, Roland: Arbeitnehmerbegriff und Vertragstheorie, ZfA 2005, 81 – 107. Schwarze, Roland: Die Auslegung des gesetzlichen Maßregelungsverbots (§ 612a BGB) am Beispiel streikbedingter Sonderzuwendungen, NZA 1993, 967 – 973. Schwarze, Roland/Eylert, Mario/Schrader, Peter: Kündigungsschutzgesetz – Kommentar, München 2011, zitiert: SES/BearbeiterIn. Schwintowski, Hans-Peter: Wird Recht durch Robotik und künstliche Intelligenz überflüssig?, NJOZ 2018, 1601 – 1609. Schwörbel, Dieter Herbert: Automation als Rechtstatsache des bürgerlichen Rechts: ein Beitrag zu den Rechtsfragen der Verwendung elektronischer Datenverarbeitungsanlagen und automatischer Produktionseinrichtungen in der Wirtschaft, Hamburg 1970, zitiert: Schwörbel, Automation als Rechtstatsache. Seifert, Achim: Kollektiver Rechtsschutz im Beschäftigungsdatenschutz, in: Deinert/Heuschmid/Kittner/Schmidt (Hrsg.), Demokratisierung der Wirtschaft durch Arbeitsrecht Festschrift fu¨ r Thomas Klebe zum 70. Geburtstag, 370 – 375, zitiert: Seifert, in: FS Klebe. Selbst, Andrew D./Powles, Julia: Meaningful information and the right to explanation, Intern. DPL Vol. 4 Nr. 4, 233 – 242.

Literaturverzeichnis

471

Sesing, Andreas: Grenzen systemischer Transparenz bei automatisierter Datenverarbeitung – Umfang und Grenzen der Pflicht zur Bereitstellung aussagekräftiger Informationen über die involvierte Logik, MMR 2021, 288 – 292. Sester, Peter/Nitschke, Tanja: Software-Agent mit Lizenz zum …? Vertragsschluss und Verbraucherschutz beim Einsatz von Softwareagenten, CR 2004, 548 – 554. Simitis, Spiros/Hornung, Gerrit/Spiecker gen. Döhmann, Indra: Datenschutzrecht: DSGVO mit BDSG, Baden-Baden 2019, zitiert: SHS/BearbeiterIn, Datenschutzrecht. Sinzheimer, Hugo: Grundzüge des Arbeitsrechts, Jena 1927, zitiert: Sinzheimer, Grundzüge. Sˇ korjanc, Zˇ iga: Automatisierte Kreditentscheidungen, DSRITB 2019, 47 – 60. Söbbing, Thomas: Fundamentale Rechtsfragen Künstlicher Intelligenz (AI Law), Frankfurt a. M. 2019, zitiert: Söbbing, Künstliche Intelligenz. Söbbing, Thomas: Künstliche Intelligenz im HR-Recruiting-Prozess: Rechtliche Rahmenbedingungen und Möglichkeiten, InTeR 2018, 64 – 67. Söllner, Alfred: Einseitige Leistungsbestimmung im Arbeitsverhältnis, Wiesbaden 1966, zitiert: Söllner, Einseitige Leistungsbestimmung. Sosnitza, Olaf: Das Internet der Dinge – Herausforderung oder gewohntes Terrain fu¨ r das Zivilrecht?, CR 2016, 764 – 772. Specht, Louisa: Diktat der Technik – Regulierungskonzepte technischer Vertragsinhaltsgestaltung am Beispiel von Bu¨ rgerlichem Recht und Urheberrecht, Baden-Baden 2019, zitiert: Specht, Diktat der Technik. Specht, Louisa/Herold, Sophie: Roboter als Vertragspartner? – Gedanken zu Vertragsabschlüssen unter Einbeziehung automatisiert und autonom agierender Systeme, MMR 2018, 40 – 44. Specht, Louisa/Mantz, Reto: Handbuch Europäisches und deutsches Datenschutzrecht – Bereichsspezifischer Datenschutz in Privatwirtschaft und o¨ ffentlichem Sektor, München 2019, zitiert: BearbeiterIn, in: Specht/Mantz, Hdb. DSR. Spelge, Karin: Der Beschäftigtendatenschutz nach Wirksamwerden der Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) – Viel Lärm um nichts?, DuD 2016, 775 – 781. Spilgies, Gunnar: Die Bedeutung des Determinismus-Indeterminismus-Streits für das Strafrecht: über die Nichtbeachtung der Implikationen eines auf Willensfreiheit gegründeten Schuldstrafrechts, Hamburg 2004, zitiert: Spilgies, Die Bedeutung des Determinismus-Indeterminismus-Streits für das Strafrecht. Spindler, Gerald: Der Vorschlag der EU-Kommission für eine Verordnung zur Regulierung der Künstlichen Intelligenz (KI-VO-E) – Ansatz, Instrumente, Qualität und Kontext, CR 2021, 361 – 374. Spindler, Gerald: Gesellschaftsrecht und Digitalisierung, ZGR 2018, 17 – 55. Spindler, Gerald: Digitale Wirtschaft – analoges Recht: Braucht das BGB ein Update?, JZ 2016, 805 – 816. Spindler, Gerald: Roboter, Automation, ku¨ nstliche Intelligenz, selbst-steuernde Kfz – Braucht das Recht neue Haftungskategorien? – Eine kritische Analyse mo¨ glicher Haftungsgrundlagen fu¨ r autonome Steuerungen, CR 2015, 766 – 776.

472

Literaturverzeichnis

Spindler, Gerald: Privatrechtsdogmatik und Herausforderungen der ,IT-Revolution‘, in Grigoleit/Petersen u. a. (Hrsg.), Privatrechtsdogmatik im 21. Jahrhundert. Festschrift für ClausWilhelm Canaris zum 80. Geburtstag, Berlin 2017, 709 – 738, zitiert: Spindler, in: FS Canaris. Spindler, Gerald/Schuster, Fabian: Recht der elektronischen Medien – Kommentar, 4. Aufl., München 2019, zitiert: BearbeiterIn, in: Spindler/Schuster, Recht der elektronischen Medien. Spinner, Günter: Die Rechtsprechung des Bundesarbeitsgerichts zur Sozialauswahl, RdA 2008, 153 – 164. Stahlhacke, Eugen/Preis, Ulrich/Vossen, Reinhard: Kündigung und Kündigungsschutz im Arbeitsverhältnis, 11. Aufl., München 2015, zitiert: SPV/BearbeiterIn. Staudinger, Julius von: Kommentar zum Bürgerlichen Gesetzbuch mit Einführungsgesetz und Nebengesetzen, Buch 2 Recht der Schuldverhältnisse: §§ 315 – 326 (Leistungsstörungsrecht 2), hrsg. von Rieble/Schwarze; §§ 611 – 613 (Dienstvertrag und Arbeitsvertrag), hrsg. von Richardi/Fischinger/Latzel/Rieble, 16. Aufl., Berlin 2020, zitiert: Staudinger/BearbeiterIn. Steege, Hans: Algorithmenbasierte Diskriminierung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz – Rechtsvergleichende Überlegungen und relevante Einsatzgebiete, MMR 2019, 715 – 721. Stegmüller, Martin: Vollautomatische Verwaltungsakte – eine kritische Sicht auf die neuen § 24 I 3 und § 35a VwVfG, NVwZ 2018, 353 – 358. Steiner, Robin/Schunder, Maximilian Luca: Aktuelle Kostenfragen im Zusammenhang mit dem Betriebsrätemodernisierungsgesetz, NZA 2022, 12 – 17. Stelkens, Pauls/Bonk, Heinz Joachim/Sachs, Michael: Verwaltungsverfahrensgesetz – Kommentar, 9. Aufl., München 2018, zitiert: Stelkens/Bonk/Sachs/BearbeiterIn, VwVfG. Stelljes, Harald: Stärkung des Beschäftigtendatenschutzes durch die Datenschutz-Grundverordnung? – Möglichkeiten aus Sicht einer Aufsichtsbehörde, DuD 2016, 787 – 791. Stiemerling, Oliver: „Ku¨ nstliche Intelligenz“ – Automatisierung geistiger Arbeit, Big Data und das Internet der Dinge, CR 2015, 762 – 765. Ströbel, Lukas/Böhm, Wolf-Tassilo/Breunig, Christina/Wybitul, Tim: Beschäftigtendatenschutz und Compliance: Compliance-Kontrollen und interne Ermittlungen nach der EUDatenschutz-Grundverordnung und dem neuen Bundesdatenschutzgesetz, CCZ 2018, 14 – 21. Stück, Volker: Datenschutzrechtliche Aspekte einzelner Mitbestimmungsrechte – Umfang und Inhalt, ZD 2019, 346 – 351. Sydow, Gernot: Europäische Datenschutzgrundverordnung – Handkommentar, 2. Aufl., Baden-Baden 2018, zitiert: Sydow/BearbeiterIn, DSGVO. Taeger, Jürgen: Verbot des Profiling nach Art. 22 DS-GVO und die Reglung des Scoring ab Mai 2018, RDV 2017, 3 – 9. Taeger, Jürgen: Scoring in Deutschland nach der EU-Datenschutzgrundverordnung, ZRP 2016, 72 – 75.

Literaturverzeichnis

473

Taeger, Jürgen/Gabel, Detlef: Kommentar DSGVO – BDSG – TTDSG, 4. Aufl., Frankfurt am Main 2022, zitiert: Taeger/Gabel/BearbeiterIn, DSGVO/BDSG/TTDSG. Taeger, Jürgen/Gabel, Detlef: Kommentar zum BDSG und zu den Datenschutzvorschriften des TKG und TMG, 2. Aufl., Frankfurt am Main 2013, zitiert: Taeger/Gabel/BearbeiterIn, BDSG. Taeger, Jürgen/Rose, Edgar: Zum Stand des deutschen und europäischen Beschäftigtendatenschutzes, BB 2016, 819 – 831. Teubner, Gunther: Digitale Rechtssubjekte? Zum privatrechtlichen Status autonomer Softwareagenten, AcP 218 (2018), 155 – 205. Teubner, Gunther: Elektronische Agenten und große Menschenaffen, ZfRSoz 27 (2006), 5 – 30. Thees, Thomas: Das Arbeitnehmer-Persönlichkeitsrecht als Leitidee des Arbeitsrechts: Persönlichkeitsschutz und Persönlichkeitsentfaltung im Arbeitsverhältnis, Berlin 1995, zitiert: Thees, Arbeitnehmer-Persönlichkeitsrecht. Thomsen, Carolin: Automatisiertes Personalmanagement, CuA 10/2020, 20 – 23. Thüsing, Gregor: Beschäftigtendatenschutz und Compliance, 3. Aufl., München 2021, zitiert: Thüsing/BearbeiterIn, Beschäftigtendatenschutz. Thüsing, Gregor: Datenschutz im Arbeitsverhältnis – Kritische Gedanken zum neuen § 32 BDSG, NZA 2009, 865 – 870. Thüsing, Gregor/Rombey, Sebastian: Der verdeckte Einsatz von Privatdetektiven zur Kontrolle von Beschäftigten nach dem neuen Datenschutzrecht, NZA 2018, 1105 – 1111. Tiedemann, Jens: Zulässige Auswertung von Netzwerk- und Serverprotokollen bei E-MailVerkehr (Anm. zu LAG Rheinland-Pfalz, Urt. v. 24. 01. 2019 – 5 Sa 226/18), ZD 2019, 369 – 371. Tiedemann, Jens: Offene Videoüberwachung (Anm. zu BAG, Urt. v. 23. 08. 2018 – 2 AZR 133/ 18), ZD 2019, 226 – 231. Tiedemann, Jens: BAG: Videoaufnahmen eines Arbeitnehmers im Internet (Anm. zu BAG, Urt. v. 19. 02. 2015 – 8 AZR 1011/13), ZD 2015, 380 – 384. Tinnefeld, Marie-Theres/Buchner, Benedikt/Petri, Thomas/Hof, Hans-Joachim: Einführung in das Datenschutzrecht – Datenschutz und Informationsfreiheit in europäischer Sicht, 7. Aufl., Berlin/Boston 2020, zitiert: TBPH/BearbeiterIn, Datenschutzrecht. Tinnefeld, Marie-Theres/Conrad, Isabell: Die selbstbestimmte Einwilligung im europäischen Recht – Voraussetzungen und Probleme, ZD 2018, 391 – 398. Tinnefeld, Marie-Theres/Petri, Thomas/Brink, Stefan: Aktuelle Fragen um ein Beschäftigtendatenschutzgesetz – Eine erste Analyse und Bewertung, MMR 2010, 727 – 735. Tischbirek, Alexander: Artificial Intelligence and Discrimination: Discriminating Against Discriminatory Systems, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating Artificial Intelligence, Berlin/Heidelberg 2019, 103 – 121, zitiert: Tischbirek, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI. Treber, Jürgen: KR Gemeinschaftskommentar zum Kündigungsschutzgesetz und zu sonstigen kündigungsschutzrechtlichen Vorschriften, 13. Aufl., Köln 2022, zitiert: KR-BearbeiterIn.

474

Literaturverzeichnis

Treber, Jürgen: Mitbestimmung bei „Facebook“ – Zu den Konturierungen des § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG, in: Deinert/Heuschmid/Kittner/Schmidt (Hrsg.), Demokratisierung der Wirtschaft durch Arbeitsrecht Festschrift fu¨ r Thomas Klebe zum 70. Geburtstag, Oktober 2018, 388 – 393, zitiert: Treber, in: FS Klebe. Tribess, Alexander: Beweislastverteilung für Schadensersatzansprüche unter der DS-GVO, GWR 2020, 140. Tribess, Alexander: Darlegungs- und Beweislast für Schadensersatzanspruch aus DS-GVO, GWR 2019, 407. Trittin, Wolfgang/Fischer, Esther: Datenschutz und Mitbestimmung – Konzernweite Personaldatenverarbeitung und die Zuständigkeit der Arbeitnehmervertretung, NZA 2009, 343 – 346. Trute, Hans-Heinrich: Rechtliche Herausforderungen der Digitalisierung, in: Bär/Grädler/ Mayr (Hrsg.), Digitalisierung im Spannungsfeld von Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Recht, Berlin 2018, 313 – 330, zitiert: Trute, in: Bär/Grädler/Mayr (Hrsg.), Digitalisierung. Tschöpe, Ulrich: Arbeitsrecht Handbuch, 12. Aufl., Köln 2021, zitiert: Tschöpe/BearbeiterIn, ArbR. Uecker, Philip: Die Einwilligung im Datenschutzrecht und ihre Alternativen – Mögliche Lösungen für Unternehmen und Vereine, ZD 2019, 248 – 251. Ulber, Daniel: Arbeitszeiterfassung als Pflicht des Arbeitgebers – Die Folgen der Entscheidung des EuGH in der Rechtssache CCOO, NZA 2019, 677 – 681. Ungern-Sternberg, Antje von: Völker- und europarechtliche Implikationen autonomen Fahrens, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, 2. Aufl., München 2020, 467 – 494, zitiert: v. Ungern-Sternberg, in: Oppermann/Stender-Vorwachs, Autonomes Fahren, 3.9 Rn. Veale, Michael/Edwards, Lilian: Clarity, surprises and further questions on the Article 29 Working Party draft guidance on automated decision-making and profiling, Com. L. S. R. 34 (2018), 398 – 400. Veil, Winfried: Die Datenschutz-Grundverordnung: des Kaisers neue Kleider – Der gefährliche Irrweg des alten wie des neuen Datenschutzrechts, NVwZ 2018, 686 – 696. Veil, Winfried: Accountability – Wie weit reicht die Rechenschaftspflicht der DS-GVO? – Praktische Relevanz und Auslegung eines unbestimmten Begriffs, ZD 2018, 9 – 16. Vielmeier, Stephan: Ein Relikt aus einer längst vergangenen Zeit: das Schriftformerfordernis des § 623 BGB – Darstellung der praxisrelevanten Hürden aus Arbeitgebersicht sowie Plädoyer für eine Erleichterung des Formzwangs bei Beendigung von Arbeitsverhältnissen, DB 2018, 3051 – 3056. Waas, Bernd: KI und Arbeitsrecht, RdA 2022, 125 – 131. Wachter, Sandra/Mittelstadt, Brent/Floridi, Luciano: Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making Does Not Exist in the General Data Protection Regulation, Intern. DPL Vol. 7 Nr. 2 (2017), 76 – 99. Wachter, Sandra/Mittelstadt, Brent/Russell, Chris: Counterfactual Explanations without Opening the Black Box: Automated Decisions and the GDPR, Harv. JLT Vol. 31 Nr. 2 (2018), 841 – 887.

Literaturverzeichnis

475

Wächter, Michael: Datenschutz im Unternehmen, 6. Aufl., München 2021, zitiert: Wächter, Datenschutz. Wagner, Jens: Legal Tech und Legal Robots in Unternehmen und den sie beratenden Kanzleien – Teil 2: Folgen für die Pflichten von Vorstandsmitgliedern bzw. Geschäftsführern und Aufsichtsräten, BB 2018, 1097 – 1105. Walker, Wolf-Dietrich: Der Entschädigungsanspruch nach § 15 II AGG, NZA 2009, 5 – 11. Walker, Wolf-Dietrich: Die freie Unternehmerentscheidung im Arbeitsrecht, ZfA 2004, 501 – 535. Walter, Axel von: Automatisierte Entscheidungsfindung (Art. 22 DSGVO), in: Kaulartz/ Braegelmann (Hrsg.), Rechtshandbuch Artificial Intelligence und Machine Learning, München 2020, 391 – 402, zitiert: v. Walter, in: Kaulartz/Braegelmann, Hdb. Artificial Intelligence. Wank, Rolf: Arbeitnehmer und Selbständige, München 1988, zitiert: Wank, Arbeitnehmer und Selbständige. Weber, Robert/Kiefner, Alexander/Jobst, Stefan: Künstliche Intelligenz und Unternehmensführung, NZG 2018, 1131 – 1136. Wedde, Peter: Automatisierung im Personalmanagement – arbeitsrechtliche Aspekte und Beschäftigtendatenschutz, hrsg. v. AW AlgorithmWatch gGmbH, März 2020, abrufbar unter: https://algorithmwatch.org/de/wp-content/uploads/2020/03/AlgorithmWatch_AutoHR_Gut achten_Arbeitsrecht_Datenschutz_Wedde_2020.pdf (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: Wedde, Automatisierung im Personalmanagement. Wedde, Peter (Hrsg.): Handbuch Datenschutz und Mitbestimmung, 2. Aufl., Frankfurt am Main 2019, zitiert: Wedde/BearbeiterIn, Datenschutz. Wedde, Peter: EU-Datenschutz-Grundverordnung – Kurzkommentar mit Synopse BDSG, EUDSGVO, Frankfurt a. M. 2016, zitiert: Wedde, EU-DSGVO. Weichert, Thilo: Die Verarbeitung von Wearable-Sensordaten bei Beschäftigten, NZA 2017, 565 – 570. Weichert, Thilo: Scoring in Zeiten von Big Data, ZRP 2014, 168 – 171. Wendehorst, Christiane/Grinzinger, Julia: Vertragliche Fragestellungen beim Einsatz intelligenter Agenten, in: Ebers/Heinze/Krügel/Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 139 – 171, zitiert: Wendehorst/Grinzinger, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 4. Wenhold, Céline: Nutzerprofilbildung durch Webtracking – Zugleich eine Untersuchung zu den Defiziten des Datenschutzrechts im Zeitalter von Big Data-Anwendungen, Baden-Baden 2018, zitiert: Wenhold, Nutzerprofilbildung durch Webtracking. Werkmeister, Christoph/Brandt, Elena: Datenschutzrechtliche Herausforderungen für Big Data, CR 2016, 233 – 238. Werner, Wibke: Schutz durch das Grundgesetz im Zeitalter der Digitalisierung, NJOZ 2019, 1041 – 1046. Wessels, Michael: Schmerzensgeld bei Verstößen gegen die DSGVO, DuD 2019, 781 – 785.

476

Literaturverzeichnis

Weth, Stephan/Herberger, Maximilian/Wächter, Michael/Sorge, Christoph: Daten- und Perso¨ nlichkeitsschutz im Arbeitsverha¨ ltnis, 2. Aufl., München 2019, zitiert: WHWS/BearbeiterIn, Daten- und Perso¨ nlichkeitsschutz im Arbeitsverha¨ ltnis. Wiebe, Andreas: Die elektronische Willenserklärung: Kommunikationstheoretische und rechtdogmatische Grundlagen des elektronischen Geschäftsverkehrs, Tübingen 2002, zitiert: Wiebe, Die elektronische Willenserklärung. Wiedemann, Herbert: Das Arbeitsverhältnis als Austausch- und Gemeinschaftsverhältnis, Karlsruhe 1966, zitiert: Wiedemann, Arbeitsverhältnis. Wieder, Clemens: Datenschutzrechtliche Betroffenenrechte bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten mittels künstlicher Intelligenz, DSRITB 2018, 505 – 519. Wiese, Günther/Kreutz, Peter/Oetker, Hartmut/Raab, Thomas/Weber, Christoph/Franzen, Martin/Gutzeit, Martin/Jacobs, Matthias/Schubert, Claudia: Gemeinschaftskommentar zum Betriebsverfassungsgesetz, 12. Aufl., Köln 2022, zitiert: GK-BetrVG/BearbeiterIn. Wildhaber, Isabelle: Robotik am Arbeitsplatz: Robo-Kollegen und Robo-Bosse, AJP/PJA 2017, 213 – 223. Wildhaber, Isabelle: Die Roboter kommen – Konsequenzen für Arbeit und Recht, ZSR 2016, 315 – 251. Wildhaber, Isabelle/Lohmann, Melinda: Roboterrecht – eine Einleitung, AJP/PJA 2017, 135 – 140. Willemsen, Heinz-Josef/Hohenstatt, Klaus-Stefan/Schweibert, Ulrike/Seibt, Christoph H.: Umstrukturierung und Übertragung von Unternehmen, Arbeitsrechtliches Handbuch, 6. Aufl., München 2021, zitiert: WHSS/BearbeiterIn. Winter, Christian/Battis, Verena/Halvani, Oren: Herausforderungen für die Anonymisierung von Daten – Technische Defizite, konzeptuelle Lücken und rechtliche Fragen bei der Anonymisierung von Daten, ZD 2019, 489 – 493. Wischmeyer, Thomas: Artificial Intelligence and Transparency: Opening the Black Box, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating Artificial Intelligence, Berlin/Heidelberg 2019, 75 – 101, zitiert: Wischmeyer, in: Wischmeyer/Rademacher, Regulating AI. Wischmeyer, Thomas: Regulierung intelligenter Systeme, AöR 143 (2018), 1 – 66. Wolber, Tanja: Datenschutzrechtliche Zulässigkeit automatisierter Kreditentscheidungen – Rechtliche Rahmenbedingungen für die elektronische Risikobewertung, CR 2003, 623 – 626. Wolf, Roland: 100 Jahre Betriebsverfassung – Ausblick und Handlungsbedarf, in: Gräfl/Lunk/ Oetker/Trebinger (Hrsg.), 100 Jahre Betriebsverfassungsrecht, München 2020, 829 – 842, zitiert: Wolf, in: FS 100 Jahre BetrVR. Wolff, Heinrich Amadeus: UWG und DS-GVO: Zwei separate Kreise? – Qualifizierung von Datenschutzbestimmungen der DS-GVO als Marktverhaltensregelungen i. S. v. § 3a UWG, ZD 2018, 248 – 252. Wolff, Heinrich Amadeus/Brink, Stefan: Beck’scher Online-Kommentar Datenschutzrecht, 40. Ed., zitiert: BeckOK DatenschutzR/BearbeiterIn. Wolff, Heinrich Amadeus/Brink, Stefan: BeckOK Datenschutzrecht, 25. Ed., Stand: 01. 05. 2018, zitiert: BeckOK DatenschutzR/BearbeiterIn, 25. Ed.

Literaturverzeichnis

477

Wojak, Stefanie: Intelligente Kollektiv-Algorithmen in der Personalverwaltung – Betrachtung ausgewählter Problemfelder zweier fiktiver Szenarien nach Art. 22 DS-GVO, DuD 2018, 553 – 557 Wybitul, Tim: Verteidigung gegen Schadensersatzklagen wegen Datenschutzverstößen, NJW 2021, 1190 – 1194. Wybitul, Tim: Immaterieller Schadensersatz wegen Datenschutzverstößen – Erste Rechtsprechung der Instanzgerichte, NJW 2019, 3265 – 3269. Wybitul, Tim: Einsichtsrecht des Arbeitnehmers in die Personalakte (Anm. zu LAG BadenWürttemberg, Urt. v. 20. 12. 2018 – 17 Sa 11/18), ZD 2019, 276 – 280. Wybitul, Tim: Der neue Beschäftigtendatenschutz nach § 26 BDSG und Art. 88 DSGVO, NZA 2017, 413 – 419. Wybitul, Tim: DS-GVO veröffentlicht – Was sind die neuen Anforderungen an die Unternehmen?, ZD 2016, 253 – 254. Wybitul, Tim: BAG: Einwilligung in Videoaufnahme im firmeneigenen Video (Anm. zu BAG, Urteil vom 11. 12. 2014 – 8 AZR 1010/13), ZD 2015, 330 – 334. Wybitul, Tim: Wieviel Arbeitnehmerdatenschutz ist „erforderlich“? – Erfahrungen und Empfehlungen zum Umgang mit dem neuen § 32 BDSG, BB 2010, 1085 – 1089. Wybitul, Tim/Brams, Isabelle: Welche Reichweite hat das Recht auf Auskunft und auf eine Kopie nach Art. 15 I DS-GVO? – Zugleich eine Analyse des Urteils des LAG BadenWürttemberg vom 20. 12. 2018, NZA 2019, 672 – 677. Wybitul, Tim/Celik, Mehmet: Die Nachweispflicht nach Art. 5 Abs. 2 und Art. 24 Abs. 1 DSGVO ist keine Beweislast, ZD 2019, 529 – 530. Wybitul, Tim/Draf, Oliver: Projektplanung und Umsetzung der EU-Datenschutz-Grundverordnung im Unternehmen, BB 2016, 2101 – 2107. Wybitul, Tim/Haß, Detlef/Albrecht, Jan-Philipp: Abwehr von Schadensersatzansprüchen nach der Datenschutz-Grundverordnung, NJW 2018, 113 – 118. Wybitul, Tim/Neu, Leonie/Strauch, Martin: Schadensersatzrisiken für Unternehmen bei Datenschutzverstößen – Verteidigung gegen Schadensersatzforderungen nach Art. 82 DSGVO, ZD 2018, 202 – 207. Wybitul, Tim/Rauer, Nils: EU-Datenschutz-Grundverordnung und Beschäftigtendatenschutz – Was bedeuten die Regelungen für Unternehmen und Arbeitgeber in Deutschland?, ZD 2012, 160 – 164. Wybitul, Tim/Ströbel, Lukas: Checklisten zur DSGVO – Teil 1: Datenschutz-Folgenabschätzung in der Praxis, BB 2016, 2307 – 2311. Zahariev, Martin: The evolution of EU data protection law on automated data profiling, PinG 2017, 74 – 79. Zetzsche, Dirk: Corporate Technologies – Zur Digitalisierung im Aktienrecht, AG 2019, 1 – 17. Ziekow, Jan: Das Verwaltungsverfahrensrecht in der Digitalisierung der Verwaltung, NVwZ 2018, 1169 – 1172.

478

Literaturverzeichnis

II. Sonstige Literatur Ball, Matthew/Callaghan, Vic: Explorations of Autonomy: An Investigation of Adjustable Autonomy in Intelligent Environments, Proceedings of the Eighth International Conference on Intelligent Environments 2012 IEEE, 114 – 121, zitiert: Ball/Callaghan, Explorations of Autonomy. Biemann, Torsten/Weckmüller, Heiko: Mensch gegen Maschine: Wie gut sind Algorithmen im HR?, PERSONALquarterly 04/16, 44 – 47. Bieri, Peter: Handwerk der Freiheit – Über die Entdeckung des eigenen Willens, Frankfurt am Main 2007, zitiert: Bieri, Handwerk der Freiheit. Bundesregierung: Strategie Ku¨ nstliche Intelligenz der Bundesregierung, Stand: November 2018, abrufbar unter: https://www.bmwk.de/Redaktion/DE/Publikationen/Technologie/strate gie-kuenstliche-intelligenz-der-bundesregierung.pdf?__blob=publicationFile&v=10 (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: Bundesregierung, KI-Strategie. Chang, Oscar/Lipson, Hod: Neural Network Quine, 2018, Cornell University Library, abrufbar unter: https://arxiv.org/abs/1803.05859 (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: Chang/ Lipson, Neural Network Quine. Chan-Olmsted, Sylvia/Kresin, Tammy/Schwartz, Sarah/Seemann, Anne/Wolter, Lisa-Charlotte: Employer Branding in der Digitalbranche – Erfolgreiche Kommunikation mit Digital Talents von morgen, in: Fortmann/Kolocek (Hrsg.), Arbeitswelt der Zukunft: Trends – Arbeitsraum – Menschen – Kompetenzen, Berlin 2018, 193 – 207, zitiert: Chan-Olmsted et al., in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft. Cormen, Thomas/Leiserson, Charles/Rivest, Ronald/Stein, Clifford: Algorithmen – eine Einführung, München 2013, zitiert: Cormen et al., Algorithmen – eine Einführung. Crane, Tim: The Mechanical Mind – A philosophical introduction into minds, machines and mental representation, 2. Aufl., London/New York 2003, zitiert: Crane, The Mechanical Mind. Datenethikkommission der Bundesregierung: Gutachten der Datenethikkommission der Bundesregierung, Bundesministerium des Inneren, für Bau und Heimat, Bundesministerium für Justiz und Verbraucherschutz (Hrsg.), Berlin 2019, abrufbar unter: https://www.bmi.bund.de/ SharedDocs/downloads/DE/publikationen/themen/it-digitalpolitik/gutachten-datenethikkom mission.pdf?__blob=publicationFile&v=4 (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: Gutachten der Datenethikkommission. Dennett, Daniel C.: Brainstorms: Philosophical Essays on Mind and Psychology, 40 Ed., Cambridge, MA 2017, zitiert: Dennett, Brainstorms. Diercks, Joachim: Online-Assessment – Von Orientierung und Matching u¨ ber datengetriebene Personalauswahl bis hin zu People Analytics, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting – Wie sich Recruiting durch ku¨ nstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots vera¨ ndert, Berlin 2020, 79 – 99, zitiert: Diercks, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Diercks, Joachim: Recruiting 2030: Über Bots und Algorithmen zu einer „neuen Menschlichkeit“?, in: Fortmann/Kolocek (Hrsg.), Arbeitswelt der Zukunft: Trends – Arbeitsraum – Menschen – Kompetenzen, Berlin 2018, 51 – 63, zitiert: Diercks, in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft.

Literaturverzeichnis

479

Eggers, Dave: The Circle, London 2014, zitiert: Eggers, The Circle. Ertel, Wolfgang: Grundkurs Künstliche Intelligenz: eine praxisorientierte Einführung, Wiesbaden 2016, zitiert: Ertel, Grundkurs KI. Europäische Kommission: Weißbuch zur Ku¨ nstlichen Intelligenz – ein europa¨ isches Konzept fu¨ r Exzellenz und Vertrauen, Brüssel 19. 02. 2020, COM(2020) 65 final, zitiert: Europäische Kommission, Weißbuch zur Künstlichen Intelligenz. Fitzi, Gregor: Roboter als „legale Personen“ mit begrenzter Haftung: Eine soziologische Sicht, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung: Beiträge der Tagung vom 7. bis 9. Mai 2012 in Bielefeld, Robotik und Recht Bd. 2, Baden-Baden 2013, 377 – 398, zitiert: Fitzi, in: Günther/Hilgendorf, Robotik und Gesetzgebung. Frey, Carl Benedikt/Osborne, Michael A.: The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation, in: Technological Forecasting and Social Change 144 (2017), 254 – 280, DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019. Grunwald, Armin: Der unterlegene Mensch, München 2019, zitiert: Grunwald, Der unterlegene Mensch. Han, Byung-Chul: Psychopolitik – Neoliberalismus und die neuen Machttechniken, Frankfurt am Main 2014, zitiert: Han, Psychopolitik. Harari, Yuval Noah: Homo Deus – Eine Geschichte von Morgen, München 2017, zitiert: Harari, Homo Deus. Hawking, Stephen: Kurze Antworten auf große Fragen, 23. Aufl. 2019, zitiert: Hawking, Kurze Antworten. Hertzberg, Joachim: Technische Gestaltungsoptionen für autonom agierende Komponenten und Systeme, in: Hilgendorf/Hötitzsch, Das Recht vor den Herausforderungen der modernen Technik: Beiträge der 1. Würzburger Tagung zum Technikrecht im November 2013, Robotik und Recht Bd. 4, Baden-Baden 2015, 63 – 73, zitiert: Hertzberg, in: Hilgendorf/Hötitzsch, Das Recht vor den Herausforderungen der modernen Technik. Höller, Heinz-Peter/Wedde, Peter: Die Vermessung der Belegschaft, Mining the Enterprise Social Graph, Mitbestimmungspraxis 2018 Nr. 10 Januar 2018. Isson, Jean Paul/Harriott, Jesse S.: People Analytics in the Era of Big Data – Changing the Way You Attract, Acquire, Develop, and Retain Talent, Hoboken, New Jersey 2016, zitiert: Isson/ Harriott, People Analytics. Kluge, Friedrich: Etymologisches Wörterbuch der deutschen Sprache, 25. Aufl., Berlin/Boston 2012, zitiert: Kluge, Etymologisches Wörterbuch der deutschen Sprache, Begriff. Knobloch, Tobias/Hustedt, Carla: Der maschinelle Weg zum passenden Personal, Juni 2019, Stiftung Neue Verantwortung, Bertelsmann Stiftung, abrufbar unter: https://www.bertels mann-stiftung.de/de/publikationen/publikation/did/der-maschinelle-weg-zum-passenden-per sonal/ (zuletzt abgerufen am 29. 12. 2022), zitiert: Knobloch/Hustedt, Der maschinelle Weg. Kornwachs, Klaus: Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme: Soziologische, psychologische, wissenschaftsphilosophisch-ethische Überlegungen zum Einsatz von Big Data in Personalmanagement und Personalführung. Gutachten für die Universität Münster, Vergabenummer 2017_59_BS. Büro für Kultur und Technik, Argenbühl-Eglofs,

480

Literaturverzeichnis

Februar 2018, zitiert: Kornwachs, Arbeit 4.0 – People Analytics – Führungsinformationssysteme. Küppers, E. W. Udo: Die humanoide Herausforderung, Leben und Existenz in einer anthropoza¨ nen Zukunft, Wiesbaden 2018, zitiert: Küppers, Die humanoide Herausforderung. Kurzweil, Ray: Menschheit 2.0 – Die Singularität naht, 2. Aufl., Berlin 2014, zitiert: Kurzweil, Menschheit 2.0. Leibniz, Gottfried Wilhelm: Sämtliche Schriften und Briefe, hrsg. von der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften und der Akademie der Wissenschaften in Göttingen 1999, Reihe 6, Bd. 4, Teil A, 1677 – Juni 1690, zitiert: BearbeiterIn, in: Leibniz, Sämtliche Schriften und Briefe. Luhmann, Niklas: Vertrauen – Ein Mechanismus der Reduktion sozialer Komplexität, 5. Aufl., Konstanz/München 2014, zitiert: Luhmann, Vertrauen. Luhmann, Niklas: Recht und Automation in der öffentlichen Verwaltung – Eine verwaltungswissenschaftliche Untersuchung, Berlin 1966, zitiert: Luhmann, Recht und Automation. Mainzer, Klaus: Künstliche Intelligenz – Wann übernehmen die Maschinen?, 2. Aufl., Berlin/ Heidelberg 2019, zitiert: Mainzer, Künstliche Intelligenz. Marx, Karl: Kapital I., in: zweitausendeins (Hrsg.), Karl Marx – Kapital und Politik, zitiert: Marx, Kapital I. Matthias, Andreas: The responsibility gap: Ascribing responsibility for the actions of learning automata, in: Ethics and Information Technology 2004, 175 – 183. Nedelkoska, Ljubica/Quintini, Glenda: Automation, skills use and training, OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 202, 2018, DOI: https://dx.doi.org/10.1 787/2e2f4eea-en, zitiert: Nedelkoska/Quintini, OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 202. Neuhäuser, Christian: Künstliche Intelligenz und ihr moralischer Standpunkt, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine: ethische und rechtliche Fragen zum Umgang mit Robotern, künstlicher Intelligenz und Cyborgs, Robotik und Recht Bd. 1, 23 – 42; zitiert: Neuhäuser, in: Beck, Jenseits von Mensch und Maschine. Nida-Rümelin, Julian/Weidenfeld, Nathalie: Digitaler Humanismus – Eine Ethik für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz, 3. Aufl., München 2018, zitiert: Nida-Rümelin/ Weidenfeld, Digitaler Humanismus. Niederée, Claudia/Nejdl, Wolfgang: Technische Grundlagen der KI, in: Ebers/Heinze/Krügel/ Steinrötter (Hrsg.), Künstliche Intelligenz und Robotik – Rechtshandbuch, München 2020, 38 – 74, zitiert: Niederée/Nejdl, in: EHKS, Künstliche Intelligenz und Robotik, § 2. Obermaier, Robert: Industrie 4.0 und Digitale Transformation als unternehmerische Gestaltungsaufgabe, in: ders., Handbuch Industrie 4.0 und Digitale Transformation – Betriebswirtschaftliche, technische und rechtliche Herausforderungen, Wiesbaden 2019, 3 – 46, zitiert: Obermaier, in: ders., Hdb. Industrie 4.0. Orwat, Carsten: Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen, Studie: September 2019, Antidiskriminierungsstelle des Bundes (Hrsg.); zitiert: Orwat, Diskriminierungsrisiken.

Literaturverzeichnis

481

Parasuraman, Raja/Sheridan, Thomas B./Wickens, Christopher D.: A Model for Types and Levels of Human Interaction with Automation, in IEEE Transactions On Systems, Man, And Cybernetics, Vol. 30 No. 3, (2000), 286 – 297, zitiert: Parasuraman et al., A Model for Types and Levels of Human Interaction with Automation. Popper, Karl: Logik der Forschung, 11. Aufl., Tübingen 2005, hrsg. v. Herbert Kreuth, zitiert: Popper, Logik der Forschung. Precht, Richard David: Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens, München 2020, zitiert: Precht, Künstliche Intelligenz und der Sinn des Lebens. Precht, Richard David: Jäger, Hirten, Kritiker – Eine Utopie für die digitale Gesellschaft, München 2018, zitiert: Precht, Jäger, Hirten, Kritiker. Raabe, Oliver/Wacker, Richard/Oberle, Daniel/Baumann, Christian/Funk, Christian: Recht ex machina: Formalisierung des Rechts im Internet der Dienste, Berlin/Heidelberg 2012, zitiert: Raabe et al., Recht ex machina. Russell, Stuart Jonathan/Norvig, Peter: Artificial intelligence: a modern approach, Upper Saddle River 1995, zitiert: Russell/Norvig (1995). Russell, Stuart Jonathan/Norvig, Peter: Artificial intelligence: a modern approach, 3. Aufl., Boston 2010, zitiert: Russell/Norvig (2010) Rütten, Marcel: Nur etwas fu¨ r Konzerne oder klappt Recruiting Analytics auch im Mittelstand?, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting – Wie sich Recruiting durch ku¨ nstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots vera¨ ndert, Berlin 2020, 161 – 182, zitiert: Rütten, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Scherhag, Michaela: Candidate Centricity – Der Kandidat im Mittelpunkt des RecruitingProzesses, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting – Wie sich Recruiting durch ku¨ nstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots vera¨ ndert, Berlin 2020, 67 – 77, zitiert: Scherhag, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Schirrmacher, Frank: Payback – Warum wir im Informationszeitalter gezwungen sind zu tun, was wir nicht tun wollen, und wie wir die Kontrolle über unser Denken zurückgewinnen, München 2011, zitiert: Schirrmacher, Payback. Searle, John R.: Consciousness and Language, Cambridge 2002, zitiert: Searle, Consciousness and Language. Searle, John R.: Minds, Brains and Programs, in: The Behavioral and Brain Sciences Vol. 3 (1980), Cambridge University Press, 417 – 424. Seidel, Wolfgang: Das ethische Gehirn – Der determinierte Wille und die eigene Verantwortung, Heidelberg 2009, zitiert: Seidel, Das ethische Gehirn. Seidel, Wolfgang: Wille und Verantwortung – Das Gehirn moduliert den Determinismus, NJOZ 2009, 2106 – 2112. Simanowski, Roberto: Todesalgorithmus – Das Dilemma der künstlichen Intelligenz, Wien 2020, zitiert: Simanowski, Todesalgorithmus. Staab, Philipp/Geschke, Sascha-Christopher: Ratings als arbeitspolitisches Konfliktfeld – Das Beispiel Zalando, Study der Hans-Bo¨ ckler-Stiftung 429, Düsseldorf 2019, zitiert: Staab/ Geschke, Ratings als arbeitspolitisches Konfliktfeld.

482

Literaturverzeichnis

Staritz, Sabine/Biemann, Torsten: Hype oder Kurswechsel in HR? Nutzen von People Analytics, in: PERSONALFÜHRUNG 5/2018, 14 – 20. Stoltenberg, Dirk: Künstliche Intelligenz in der Personalauswahl, in: Schwuchow/Gutmann, HR-Trends 2020 – Agilität, Arbeit 4.0, Analytics, Prozesse, Freiburg 2019, 303 – 312, zitiert: Stoltenberg, in: Schwuchow/Gutmann, HR-Trends 2020. Südekum, Jens: Robotik und ihr Beitrag zu Wachstum und Wohlstand, in: Arnold/Wangermann (Hrsg.), Digitalisierung und Ku¨ nstliche Intelligenz: Orientierungspunkte, Konrad-AdenauerStiftung e. V., Berlin 2018, 45 – 56, zitiert: Südekum, in: Arnold/Wangermann (Hrsg.), Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Tallgauer, Maximilian/Festing, Marion/Fleischmann, Florian: Big Data im Recruiting, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting – Wie sich Recruiting durch ku¨ nstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots vera¨ ndert, Berlin 2020, 25 – 39, zitiert: Tallgauer/Festing/ Fleischmann, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Turing, Alan: On Computational Number with an Application to the Entscheidungsproblem, in: Proceedings of the London Mathematical Society 1937, 230 – 265, zitiert: Turing, Computational Number. Turing, Alan: Computing Machinery and Intelligence, in: Mind: A Quarterly Review of Psychology and Philosophie, 1950, 433 – 460, zitiert: Turing, Computing Machinery. Ullah, Maïte/Ullah, Robindro: Big Data im HR, in: Fortmann/Kolocek (Hrsg.), Arbeitswelt der Zukunft: Trends – Arbeitsraum – Menschen – Kompetenzen, Berlin 2018, 221 – 231, zitiert: Ullah/Ullah, in: Fortmann/Kolocek, Arbeitswelt der Zukunft. Verhoeven, Tim: Künstliche Intelligenz im Recruiting – Die möglicherweise größte Veränderung des Recruitings steht erst noch bevor und wartet darauf, gestaltet zu werden, in: Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting – Wie sich Recruiting durch ku¨ nstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots vera¨ ndert, Berlin 2020, 113 – 128, zitiert: Verhoeven, in: ders. (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Weizenbaum, Joseph: Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft, 3. Aufl., Frankfurt am Main 1982, zitiert: Weizenbaum, Die Macht der Computer. Werther, Simon/Bruckner, Laura (Hrsg.): Arbeit 4.0 aktiv gestalten: Die Zukunft der Arbeit zwischen Agilität, People Analytics und Digitalisierung, Berlin/Heidelberg 2019, zitiert: BearbeiterIn, in: Werther/Bruckner, Arbeit 4.0. Wilde, Oscar: Die Seele des Menschen unter dem Sozialismus, 4. Aufl., Berlin 2016. Wisselmann, Dirk: Technische Gestaltungsoptionen für autonom agierende Komponenten und Systeme, in: Hilgendorf/Hötitzsch/Lutz, Rechtliche Aspekte automatisierter Fahrzeuge: Beiträge zur 2. Würzburger Tagung zum Technikrecht im Oktober 2014, Robotik und Recht Bd. 5, Baden-Baden 2015, 11 – 14, zitiert: Wisselmann, in: Hilgendorf/Hötitzsch/Lutz, Rechtliche Aspekte automatisierter Fahrzeuge. Zarsky, Tal Z.: An Analytic Challenge: Discrimination Theory in the Age of Predictive Analytics, ISJLP 14.1 (2017), 11 – 36.

Stichwortverzeichnis Abmahnung 178 ff. Algorithmische Fremdbestimmung 109 ff. Algorithmus 39 Anhörung im Rahmen von Kündigungen 424 ff. Anspruch auf ermessensfehlerfreie Auswahl 288 Arbeitszeugnis 80 ff., 208 ff. Ausschließlichkeit 132 ff., 257 ff. Ausschlussklauseln 387 f. Auswahlrichtlinien 283 ff., 407 ff. Automatenerklärung 97 f. Automatisierung 40 ff. Autonomisierung 44 ff. Autoritätsverlagerung 102 ff.

Keylogger 235, 238 f. Kollektivvereinbarung 156 ff. Kopplungsverbot 163 ff. Kündigung 74 ff., 176 ff. Künstliche Intelligenz 45 ff., 431 f.

Beschwerderecht 372 ff. Betriebsinterne Verarbeitung 413 ff. Betriebsrätemodernisierungsgesetz 430 ff. Beurteilungsgrundsätze 406 Blanketterklärung 95 ff. Botenschaft 94 f.

Recht auf Anfechtung 354 ff. Recht auf Darlegung des eigenen Standpunkts 354 Recht auf Erläuterung 359 ff. Recht auf menschliches Eingreifen 352 ff.

Computererklärung

98 ff.

Darlegungs- und Beweislast 388 ff. Direktionsrecht 68 ff., 180 ff. Diskriminierung 111 f., 303 ff. Einsicht in Personalakte 368 ff. Einwilligung 158 ff., 212 f. Entscheidung 129 ff., 299 ff. Entscheidungsvorbereitung 214 ff. Entscheidungsvorwegnahme 266 ff. Erforderlichkeit 135, 147 ff., 183 ff., 211, 227 ff. Ermessensfehler 290 ff. Fragerecht des Arbeitgebers Involvierte Logik

244 ff.

343 ff., 366 f.

Mindestrechte 351 ff. Mitbestimmung 395 ff. Mobile Arbeit 404 f. People Analytics 215 ff. Personenbezogene Daten 115 Predictive Policing 250 f. Privatautonomie 106 Profiling 240 ff., 315 ff.

Sachvortrags- und Beweisverwertungsverbot 327 ff. Schadensersatz 375 ff. Sozialauswahl 281 ff. Sprachanalyse 254 ff. Statusbezogene Prognosen 253 f. Stellvertretung 86 ff. Typische/erhebliche Weisungen

199 ff.

Verantwortlicher 118 f. Verantwortlichsein 384 ff. Verarbeitung 117 f., 312 ff. Verbot automatisierter Einzelentscheidungen 121 ff. Verbot der automatisierten Vor-Entscheidung 298 ff. Vertragsangebot 138 ff. Videoüberwachung 237 f.

484 Vorab-Informationspflicht 338 ff. Vorhersage von Eigenkündigungen Willensbildung 87 ff. Wissensbasis 64

Stichwortverzeichnis

251 ff.

Zustimmung zu personellen Einzelmaßnahmen 418 ff. Zwei-Stufen-Theorie 310 ff.