In der aktuellen Debatte über die zunehmende Verbreitung digitaler Technologien wird davon ausgegangen, dass sich mit ihnen geradezu disruptive soziale und ökonomische Folgen verbinden. In Deutschland wird diese Frage seit etwa 2011 unter dem eingängigen Label "Industrie 4.0" thematisiert. Betont wird, dass ein neues Niveau produktionstechnologischer Entwicklung erreicht sei, dessen zentrale Merkmale die Verknüpfung der virtuellen mit der realen Welt durch "Cyber-physikalische Systeme", der breite Einsatz von Sensoren und Systemen zur Datenerfassung sowie die systematische Nutzung der damit verfügbaren großen Datenbestände auf der Basis von Big-Data-Methoden seien. Hiernach eröffnen sich grundlegend neue Potenziale für die gleichzeitige Automatisierung und Flexibilisierung von Produktionsprozessen, die Optimierung überbetrieblicher Wertschöpfungsketten sowie die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle mit bislang nicht gekannten intensiven Kundenbeziehungen.
Unstrittig ist, dass sich mit den neuen Technologien spürbare und dauerhafte Konsequenzen für industrielle Arbeitsprozesse verbinden werden. Strittig ist indes, welcher Art diese Konsequenzen sein werden. Ein wesentlicher Grund hierfür ist ohne Frage, dass die Diffusion der neuen digitalen Technologien im industriellen Sektor erst am Anfang steht und daher bislang nur wenig valide Forschungsergebnisse über die Konsequenzen für Arbeit vorliegen. Im Folgenden sollen gleichwohl auf der Basis einer Auswertung bislang vorliegender Studien
Entwicklungsszenarien von Industriearbeit
Die Konsequenzen der digitalen Technologien für Arbeit lassen sich durch ein begriffliches Schema fassen, das mit dem Rückgriff auf Analysen der Wirtschaftswissenschaftlerin Shoshana Zuboff über die sozialen Folgen von Informationstechnologien zwischen den Dimensionen der Automatisierung, der Informatisierung und der Transformation unterscheidet.
Upgrading
Ein Szenario kann als "Upgrading" von Tätigkeiten und Qualifikationen gefasst werden. Es ist sowohl in der wissenschaftlichen als auch in der öffentlichen Debatte relativ weit verbreitet. Danach ist ein Upgrading von Qualifikationen zunächst Folge einer Automatisierung vor allem einfacher und gering qualifizierter Tätigkeiten durch die neuen Technologien. Damit findet eine weitreichende Substitution einfacher Tätigkeiten statt, wie sie in der nationalen und internationalen Digitalisierungsdebatte vielfach prognostiziert und mit weitreichenden Arbeitsplatzverlusten verbunden wird.
Darüber hinaus ist Upgrading aber auch als ein Prozess zu verstehen, der tendenziell alle Beschäftigtengruppen erfasst. Upgrading wird in dieser Perspektive als Informatisierung von Arbeit verstanden, die die Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Informationen über laufende Prozesse steigen lässt. Deren Komplexität und Nutzung führt demzufolge grundsätzlich zu bislang nicht gekannten Anforderungen an Tätigkeiten. Zuboff spricht von einer wachsenden Bedeutung von intellective skills, die vor allem auf einem theoretischen Verständnis von Prozessen beruhten, das Voraussetzung und Folge der Nutzung der jetzt verfügbaren Informationen sei.
So wird auch in der Debatte über Industrie 4.0 hervorgehoben, dass eine generelle Aufwertung von Qualifikationen stattfinden werde. Verwiesen sei hier stellvertretend für eine Vielzahl von Autoren auf den Informatiker Henning Kagermann, einer der Begründer der Vision von Industrie 4.0 in Deutschland. Ihm zufolge werden Mitarbeiter in Zukunft weniger als "Maschinenbediener" eingesetzt, "sondern mehr in der Rolle des Erfahrungsträgers, Entscheiders und Koordinators (…), die Vielzahl der Arbeitsinhalte für den einzelnen Mitarbeiter nimmt zu".
Polarisierung
Demgegenüber kann ein weiteres Szenario als "Polarisierung" bezeichnet werden. Besonders prominent wird dieses Szenario in der internationalen Debatte in Hinblick auf die makrostrukturelle Entwicklung von Arbeitsmärkten diskutiert. Dabei steht häufig der US-amerikanische, verschiedentlich auch der europäische Arbeitsmarkt im Fokus des Forschungsinteresses.
Der Kern dieses Szenarios ist, dass mittlere Qualifikationsgruppen massiv an Bedeutung verlieren und sich daher zunehmend eine Schere öffnet zwischen komplexen Tätigkeiten mit hohen Qualifikationsanforderungen einerseits und einfachen Tätigkeiten mit niedrigem Qualifikationsniveau andererseits. Denn durch den Einsatz digitaler Technologien werde zunehmend eine Automatisierung und auch eine Entwertung der Jobs mittlerer Qualifikationsgruppen Platz greifen. Daher werden einfache Tätigkeiten auch kaum, wie die Upgrading-These unterstellt, durch Automatisierung tendenziell verschwinden, vielmehr bleiben sie vielfach erhalten und es entstehen neue einfache Tätigkeiten mit niedrigen Qualifikationsanforderungen.
Als Ursache einer fortschreitenden Polarisierung und insbesondere der Erosion der mittleren Qualifikationsgruppen kann ein Zusammenspiel von Automatisierung und Informatisierung angesehen werden. Die Voraussetzung hierfür ist, dass es sich dabei um Tätigkeiten handelt, die einen gut strukturierten und regelorientierten Charakter aufweisen und daher, ähnlich wie viele einfache Tätigkeiten, algorithmisiert werden können. Weiterhin wird argumentiert, dass durch Informatisierung die Beschäftigten zwar über ein Mehr an Informationen und Daten über laufende Prozesse verfügen, jedoch computergestützte Informationsvorgaben, etwa über entsprechend ausgelegte Assistenzsysteme, ursprünglich komplexe Tätigkeiten durch ihre Modellierung und Formalisierung zugleich weitreichend standardisieren können. Dieser Trend wird auch als "Digital Taylorism" bezeichnet, da die digitalen Technologien eine Optimierung von Frederick Winslow Taylors Prinzipien der Arbeitsvereinfachung und der Arbeitskontrolle gerade auch für komplexe Tätigkeiten erlaube.
In einer Studie über die Entwicklung qualifizierter Sach- und Facharbeitertätigkeiten ist die Rede davon, dass bestenfalls "Residualkategorien" von qualifizierter Arbeit verbleiben werden, die nicht oder nur mit einem unverhältnismäßigen Aufwand automatisiert werden können.
Flexibilisierung und Entgrenzung
Ein drittes Szenario der Entwicklung von Arbeit kann als "Flexibilisierung und Entgrenzung" von Arbeit in zeitlicher, organisatorischer und räumlicher Hinsicht gefasst werden. Es ist Moment einer informationstechnologisch möglichen Transformation betrieblicher und überbetrieblicher Arbeits- und Wertschöpfungsprozesse. Eine Voraussetzung hierfür sind die mit den neuen Technologien gegebenen weitreichenden Planungs- und Steuerungsmöglichkeiten von Wertschöpfungsprozessen in ihrer Gesamtheit. Eine weitere Voraussetzung hierfür sind deutlich erweiterte Zugangsmöglichkeiten zu Daten und Informationen und den damit verbundenen Ressourcen und Hilfsmitteln sowie bislang nicht gekannte Kommunikations- und Vernetzungsmöglichkeiten für die an Wertschöpfungsprozessen Beteiligten.
Innerbetrieblich betreffen diese Tendenzen die unterschiedlichsten Beschäftigungssegmente vom Shopfloor (Fertigung) über Engineering bis hin zu Leitungs- und Managementfunktionen, mit im Einzelnen durchaus unterschiedlichen Konsequenzen für Tätigkeiten und Qualifikationen.
Zum zweiten ermöglichen die neuen Systeme eine digitale Echtzeitsteuerung der Prozesse und schaffen damit die Voraussetzung dafür, die früher sequenziellen und organisatorisch differenzierten Abläufe der Planung, Steuerung und Ausführung zu reintegrieren und steuerungstechnisch autonome Organisationssegmente zu schaffen. Damit eröffnen sich zugleich neue Potenziale für eine weitere Steigerung der funktionalen und zeitlichen Flexibilität der Arbeit. Wie einzelne Industrie 4.0-Projekte zeigen, kann dies nicht nur zu einer Flexibilisierung von Arbeitszeiten, sondern in bestimmten IT-basierten Tätigkeitsbereichen wie Engineering oder Marketing zu einer Entkopplung von Arbeit und Arbeitsort genutzt werden.
Zum dritten sind die digitalen Technologien, insbesondere die Nutzung von Vernetzung und Big-Data-Methoden, oftmals die Voraussetzung für neue Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen.
Dies verweist auf die überbetriebliche Dimension der digitalen Transformation von Arbeits- und Wertschöpfungsprozessen und den möglichen Wandel der zwischenbetrieblichen Arbeitsteilung und Kooperation. Unstrittig ist in der vorliegenden Literatur, dass die digitalen Technologien zu einer sehr viel weitergehenden Ausdifferenzierung von Arbeitsprozessen als früher und den via Internetplattformen koordinierten Einbezug unterschiedlichster unternehmensexterner Akteure in den Wertschöpfungsprozess genutzt werden können. Die damit neu entstehenden Arbeitsformen werden auch als "Crowdworking" bezeichnet.
Indes ist das Ausmaß eines solchermaßen überbetrieblich vernetzten ort- und zeitentkoppelten Arbeitens aufgrund fehlender Forschungsergebnisse weitgehend unklar. Gleichwohl sind die möglichen Konsequenzen für Tätigkeiten und Qualifikationen Gegenstand einer intensiven Debatte und werden als sehr weitreichend eingeschätzt.
Allerdings sind solche überbetrieblich ausdifferenzierten Arbeitsformen keineswegs bei allen industriellen Tätigkeiten realisierbar. Viele Tätigkeiten können durch ihre räumlich gebundene technisch-organisatorische Struktur oder auch aufgrund von interaktiven Beziehungen kaum in der beschriebenen Weise ausgelagert werden. Allen vorliegenden Befunden zufolge betreffen diese Trends bislang, wenn überhaupt, nur ein kleines Beschäftigtensegment IT-gestützter wissensintensiver Tätigkeiten etwa aus Marketing-, Engineering- und Forschungs- und Entwicklungsbereichen.
Barrieren des Technologieeinsatzes
Die Divergenz der Forschungsergebnisse hat eine Ursache sicherlich in dem eingangs angesprochenen Forschungsdefizit über die sozialen Konsequenzen von Industrie 4.0. Jedoch ist zugleich davon auszugehen, dass sich auch bei einer verbesserten Forschungslage kaum eindeutige Prognosen formulieren und begründen lassen. Denn die sozialwissenschaftliche Technik- und Arbeitsforschung verfügt über einen breiten Fundus konzeptioneller und empirischer Forschungsergebnisse, die anschaulich zeigen, dass die Entwicklung und die Diffusion neuer Technologien alles andere als bruchlos und widerspruchsfrei verlaufen und daher die sozialen Effekte kaum, wie in einer ganzen Reihe der oben zitierten Studien, allein aus den Potenzialen neuer Technologien abzuleiten sind. So betonen evolutionstheoretische Ansätze der Innovationsforschung,
Folgt man diesen Überlegungen, so sind bei der Analyse der sozialen Konsequenzen der digitalen Technologien nicht nur ihre möglichen Entwicklungspotenziale, sondern insbesondere auch die bei ihrer Einführung auftretenden Widersprüche und Barrieren zu berücksichtigen, die das Verhältnis von digitalen Technologien und Arbeit in schwer einschätzbarer Weise beeinflussen und daher Prognosen, die allein auf Abschätzungen der technologischen Möglichkeiten beruhen, infrage stellen. Als wesentlich müssen dabei vor allem Barrieren angesehen werden, die unmittelbar mit dem Prozess der Digitalisierung von Arbeit verknüpft sind.
Begrenzte Beherrschbarkeit der neuen Technologien
Auf Barrieren der Einführung digitaler Technologien weisen seit Längerem die arbeitswissenschaftliche und die arbeitspsychologische Forschung hin. Gezeigt wird, dass mit fortschreitender Automatisierung und einer steigenden Komplexität der Systeme nur mehr eine begrenzte Beherrschbarkeit der Technologien, damit ein hohes funktionales und ökonomisches Störpotenzial und unkalkulierbare Anforderungen an das Arbeitshandeln einhergehen. Den Forschungsergebnissen zufolge sind effektive Arbeitseingriffe in Systemabläufe, um Störungen zu vermeiden oder zu beheben, nicht immer möglich, da Beschäftigte oftmals nicht in der Lage sind, autonome Systeme wirksam zu kontrollieren und damit die Verantwortung über den Systembetrieb zu übernehmen.
Verstärkt wird diese problematische Situation durch eine oftmals anzutreffende Arbeitshaltung, die auch als automation bias bezeichnet wird.
Bei einer fortschreitenden Automatisierung lassen sich daher kaum eindeutige Aussagen in Hinblick auf eine mögliche Ab- oder Aufwertung von Tätigkeiten und Qualifikationsanforderungen deduzieren. Vielmehr können die Veränderungen von Arbeit stets nur mit Bezug auf den jeweiligen Systemkontext diagnostiziert und prognostiziert werden.
Hohe Bedeutung von Erfahrungswissen
Wie weiterhin arbeitssoziologische Studien instruktiv zeigen, nimmt im Kontext der fortschreitenden Automatisierung von Produktionsprozessen die Bedeutung subjektiver Qualifikationselemente wie Erfahrungswissen, gleichsam als ungeplante Folge des Technologieeinsatzes, kontinuierlich zu.
Dynamischer Wandel von Arbeit
Diese Befunde weisen darauf hin, dass Tätigkeiten und Qualifikationen sich unter den Bedingungen der fortschreitenden Digitalisierung dynamisch und oftmals unkalkulierbar wandeln. Die Ursache hierfür findet sich in einem nur schwer erfassbaren Wechselspiel von Automatisierung und Informatisierung. Zwar können, wie skizziert, durch die Digitalisierung routinehafte Aufgaben automatisiert werden, jedoch bedeutet dies nicht unbedingt, dass die betroffenen Tätigkeiten vollständig substituiert werden, vielmehr ergeben sich damit weite Spielräume für die Ausführung neuer Aufgaben. So argumentieren die Soziologinnen Sabine Pfeiffer und Anne Suphan, dass es nicht nur um die Frage gehen dürfe, ob ein Fertigungsmitarbeiter durch einen Schweißroboter ersetzt wird oder die Sachbearbeitungstätigkeit in der Beschaffung verschwindet, weil die Bewertung von Zulieferfirmen durch die intelligente Auswertung von Beschaffungsdaten von einem Algorithmus übernommen wird.
Damit, so die Schlussfolgerung, greifen einfache Ableitungsprognosen zum Zusammenspiel zwischen Technik und Mensch zu kurz. Dies gilt etwa für die Polarisierungsthese, wonach insbesondere mittlere Qualifikationsgruppen von einer fortschreitenden Erosion bedroht seien. Denn oft umfassen deren Tätigkeiten verschiedene Aufgaben, sodass die Automatisierung routinehafter Tätigkeitselemente eine Ausweitung und Intensivierung der verbleibenden anspruchsvolleren Aufgaben erlaubt. Weiterhin sind die Effekte der Informatisierung, insbesondere der Aspekt der steigenden Verfügbarkeit einer großen Vielfalt von Daten und Informationen über laufende Prozesse für die Beschäftigten, in Rechnung zu stellen. Deren Komplexität führt unter Umständen generell zu neuen und bislang nicht gekannten Anforderungen an Tätigkeiten. Informatisierung kann daher in vielen Fällen den Horizont von Tätigkeiten deutlich erweitern. Illustrieren lässt sich dies am Beispiel von Instandhaltungstätigkeiten, bei denen durch digitale Informationssysteme einerseits routinehafte Dokumentationsaufgaben entfallen, sich andererseits aber auch deutlich erweiterte Diagnosemöglichkeiten und neue Handlungsspielräume für die Behebung von Systemstörungen ergeben.
Perspektiven
Fasst man die voranstehenden Argumente zusammen, so ist unstrittig, dass die Arbeitsfolgen der Digitalisierung uneindeutig sind und das Verhältnis zwischen digitalen Technologien und menschlicher Arbeit von Widersprüchen und Barrieren geprägt ist. Die vorliegenden Befunde stützen sowohl die Polarisierungsthese wie auch die Annahme einer generellen Aufwertung von Qualifikationen. Fraglos werden Tendenzen einer fortschreitenden Flexibilisierung und Entgrenzung von Arbeit Platz greifen, deren Folgen und Reichweite freilich keineswegs eindeutig prognostizierbar sind.
Indes argumentieren einige Autoren, dass diese derzeit wenig eindeutige Situation den bislang noch vorhandenen technologischen Entwicklungsdefiziten geschuldet seien, die über kurz oder lang überwunden werden. Als besonders relevante technologische Perspektive verstehen sie die weitere Entwicklung von Systemen der Künstlichen Intelligenz sowie die damit verbundene rasante Roboterentwicklung hin zu universell anwendbaren Systemen. Erwartet wird ein weiterer technologischer Qualitätssprung, nämlich die Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, jenseits formaler Regeln nichtexplizierbares Erfahrungswissen zu generieren und kontextspezifisch anzuwenden. Mit dieser auch als machine learning oder deep learning bezeichneten Entwicklung verbinde sich die Möglichkeit, "Polanyi’s Paradox" maschinell in absehbarer Zeit vollständig zu beherrschen.
In Hinblick auf das Verhältnis von Technik und Arbeit werden damit neue Fragen nach dem Substitutionspotenzial menschlicher Arbeit und einer zukünftig denkbaren Arbeitsteilung zwischen intelligenten Maschinen und menschlichem Handeln aufgeworfen. Unmittelbar verknüpft damit ist vor allem auch die normative Frage, unter welchen Bedingungen beim Einsatz lernfähiger und "kontextsensitiver" Maschinensysteme menschliche Handlungsverantwortung überhaupt noch gesichert werden kann. Allerdings sind diese Entwicklungsperspektiven und ihre sozialen Konsequenzen bislang keineswegs ausgelotet. Selbst wenn sich aber diese technologischen Perspektiven als realisierbar und unter industriellen Bedingungen als nutzbar erweisen sollten, dürften sich kaum generelle und eindeutig prognostizierbare Trends des Wandels von Arbeit abzeichnen.