Der Einsatz »Künstlicher Intelligenz« in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen führt zu einer algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers. Diese findet ihre Rechtfertigung in Art. 22 DSGVO. Die Arbeit untersucht hieran das Algorithmisierungspotential klassischer Arbeitgeberentscheidungen, die Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit bei bloßen Entscheidungsvorbereitungen und analysiert die individual- und betriebsverfassungsrechtlichen Absicherungsmöglichkeiten.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Das personalisierte Recht wird mit der Digitalisierung zu einem verbreiteten Phänomen. Auch Preise innerhalb von alltäglichen Verträgen können durch eine automatisierte Datenauswertung an den einzelnen Kunden angepasst werden. Das kann vorteilhaft sein und einen geschlossenen Markt öffnen. Die Personalisierung von Preisen und der Bedeutungsverlust von allgemeinen Marktpreisen führen aber auch zu neuartigen Formen von Intransparenz, Diskriminierung und situativen Entscheidungsschwächen. Das Werk entwirft anhand dieser drei Kerngefahren einen rechtlichen Kontrollansatz. An dessen Ende steht die Erkenntnis, dass ein verantwortlicher Einsatz von Algorithmen im Vertragsverhältnis nur im Miteinander von Mensch und Maschine gelingt.
Aktualisiert: 2023-06-14
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Das Werk erarbeitet ein transparentes Regelungskonzept zur Umsetzung von Big-Data-Analysen (auch „People-Analytics“) im Personalwesen. Ausgehend vom abstrakten Datenschutzrecht werden anhand konkreter Anwendungsbeispiele Lösungen entwickelt, die den Interessenausgleich zwischen Arbeitgeber, Arbeitnehmern und Betriebsrat praxisnah ermöglichen. Dies gelingt durch die technische und organisatorische Trennung von Datenanalyse und Ergebnisdarstellung („informationelle Gewaltenteilung“), zu der die Akteure kraft Betriebsvereinbarung verpflichtet werden. Daneben untersucht das Werk Besonderheiten der betrieblichen Mitbestimmung bei der algorithmischen Verarbeitung von Beschäftigtendaten.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Das Werk erarbeitet ein transparentes Regelungskonzept zur Umsetzung von Big-Data-Analysen (auch „People-Analytics“) im Personalwesen. Ausgehend vom abstrakten Datenschutzrecht werden anhand konkreter Anwendungsbeispiele Lösungen entwickelt, die den Interessenausgleich zwischen Arbeitgeber, Arbeitnehmern und Betriebsrat praxisnah ermöglichen. Dies gelingt durch die technische und organisatorische Trennung von Datenanalyse und Ergebnisdarstellung („informationelle Gewaltenteilung“), zu der die Akteure kraft Betriebsvereinbarung verpflichtet werden. Daneben untersucht das Werk Besonderheiten der betrieblichen Mitbestimmung bei der algorithmischen Verarbeitung von Beschäftigtendaten.
Aktualisiert: 2023-05-23
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Der Einsatz »Künstlicher Intelligenz« in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen führt zu einer algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers. Diese findet ihre Rechtfertigung in Art. 22 DSGVO. Die Arbeit untersucht hieran das Algorithmisierungspotential klassischer Arbeitgeberentscheidungen, die Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit bei bloßen Entscheidungsvorbereitungen und analysiert die individual- und betriebsverfassungsrechtlichen Absicherungsmöglichkeiten.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Das personalisierte Recht wird mit der Digitalisierung zu einem verbreiteten Phänomen. Auch Preise innerhalb von alltäglichen Verträgen können durch eine automatisierte Datenauswertung an den einzelnen Kunden angepasst werden. Das kann vorteilhaft sein und einen geschlossenen Markt öffnen. Die Personalisierung von Preisen und der Bedeutungsverlust von allgemeinen Marktpreisen führen aber auch zu neuartigen Formen von Intransparenz, Diskriminierung und situativen Entscheidungsschwächen. Das Werk entwirft anhand dieser drei Kerngefahren einen rechtlichen Kontrollansatz. An dessen Ende steht die Erkenntnis, dass ein verantwortlicher Einsatz von Algorithmen im Vertragsverhältnis nur im Miteinander von Mensch und Maschine gelingt.
Aktualisiert: 2023-04-20
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Der Einsatz »Künstlicher Intelligenz« in arbeitsrechtlichen Entscheidungsprozessen führt zu einer algorithmischen Fremdbestimmung des Arbeitnehmers. Diese findet ihre Rechtfertigung in Art. 22 DSGVO. Die Arbeit untersucht hieran das Algorithmisierungspotential klassischer Arbeitgeberentscheidungen, die Anforderungen an eine Entkräftung der Ausschließlichkeit bei bloßen Entscheidungsvorbereitungen und analysiert die individual- und betriebsverfassungsrechtlichen Absicherungsmöglichkeiten.
Aktualisiert: 2023-04-15
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Modernes Personalmanagement („People Analytics“) bedarf des Einsatzes komplexer Algorithmen und der Auswertung einer Vielzahl von Daten. Hierbei geraten Unternehmen schnell in den Konflikt mit den geltenden Datenschutzbestimmungen. Der Autor stellt die einschlägigen Vorschriften zum Daten-, Betriebsverfassungs- und Telekommunikationsrecht dar und zeigt anhand konkreter Fallbeispiele auf, welche Fallstricke zu beachten sind. Er entwirft rechtskonforme Lösungen für den Einsatz von automatisierten Entscheidungen, Big Data und IoT im Unternehmen. Für die Zielgruppe der Anwälte, Betriebsräte und Unternehmen wird zudem eine Musterbetriebsvereinbarung zu möglichen Einsatzszenarien entworfen.
Aktualisiert: 2023-05-01
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Das Buch führt nach zwei Jahren Erfahrung mit der Datenschutz-Grundverordnung eine Evaluation aus Verbrauchersicht durch und präsentiert 33 einfache konkrete Vorschläge, ihren Text zu verbessern, um ihre Ziele besser zu verwirklichen. Daneben erörtert es konzeptionelle Schwächen der Verordnung und entwickelt Vorschläge für Lösungen, die ihren Schutzauftrag erfüllen.
Die Verordnung ist für viele typische Anwendungssituationen viel zu abstrakt und provoziert daher Rechtsunsicherheit und Investitionsstau. Sie wird keiner Herausforderung moderner Informationstechnik gerecht und bewirkt dadurch Schutzlücken. Die wiederkehrenden Evaluationen der Verordnung können dazu beitragen, Mängel zu beseitigen und eine Evolution des EU-Datenschutzrechts zu bewirken.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Das Buch führt nach zwei Jahren Erfahrung mit der Datenschutz-Grundverordnung eine Evaluation aus Verbrauchersicht durch und präsentiert 33 einfache konkrete Vorschläge, ihren Text zu verbessern, um ihre Ziele besser zu verwirklichen. Daneben erörtert es konzeptionelle Schwächen der Verordnung und entwickelt Vorschläge für Lösungen, die ihren Schutzauftrag erfüllen.
Die Verordnung ist für viele typische Anwendungssituationen viel zu abstrakt und provoziert daher Rechtsunsicherheit und Investitionsstau. Sie wird keiner Herausforderung moderner Informationstechnik gerecht und bewirkt dadurch Schutzlücken. Die wiederkehrenden Evaluationen der Verordnung können dazu beitragen, Mängel zu beseitigen und eine Evolution des EU-Datenschutzrechts zu bewirken.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die seit Mai 2018 geltende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) adressiert als erstes verbindliches Regelwerk das Profiling. Doch was ist überhaupt unter Profiling in technischer Hinsicht zu verstehen? Welche Datenverarbeitungsvorgänge erfasst die neue Profiling-Definition der DSGVO? Welche Grenzen setzt die Verordnung dem Profiling und welche Grenzen sollte sie setzen? Diesen Fragen geht Nora Lorentz nach, indem sie zunächst die technischen Hintergründe des Profilings nachvollziehbar darstellt und anschließend untersucht, ob die DSGVO der datenschutzrechtlichen Komplexität des Profilings ausreichend Rechnung trägt. Sie analysiert zum einen - unter Berücksichtigung des Gesetzgebungsprozesses - die Profiling-Definition der DSGVO, bestimmt deren Anwendungsbereich und zeigt zum anderen die Schwierigkeiten der aktuellen Regulierung auf.
Aktualisiert: 2022-12-22
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Die seit Mai 2018 geltende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) adressiert als erstes verbindliches Regelwerk das Profiling. Doch was ist überhaupt unter Profiling in technischer Hinsicht zu verstehen? Welche Datenverarbeitungsvorgänge erfasst die neue Profiling-Definition der DSGVO? Welche Grenzen setzt die Verordnung dem Profiling und welche Grenzen sollte sie setzen? Diesen Fragen geht Nora Lorentz nach, indem sie zunächst die technischen Hintergründe des Profilings nachvollziehbar darstellt und anschließend untersucht, ob die DSGVO der datenschutzrechtlichen Komplexität des Profilings ausreichend Rechnung trägt. Sie analysiert zum einen - unter Berücksichtigung des Gesetzgebungsprozesses - die Profiling-Definition der DSGVO, bestimmt deren Anwendungsbereich und zeigt zum anderen die Schwierigkeiten der aktuellen Regulierung auf.
Aktualisiert: 2022-12-22
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Das Werk erarbeitet ein transparentes Regelungskonzept zur Umsetzung von Big-Data-Analysen (auch „People-Analytics“) im Personalwesen. Ausgehend vom abstrakten Datenschutzrecht werden anhand konkreter Anwendungsbeispiele Lösungen entwickelt, die den Interessenausgleich zwischen Arbeitgeber, Arbeitnehmern und Betriebsrat praxisnah ermöglichen. Dies gelingt durch die technische und organisatorische Trennung von Datenanalyse und Ergebnisdarstellung („informationelle Gewaltenteilung“), zu der die Akteure kraft Betriebsvereinbarung verpflichtet werden. Daneben untersucht das Werk Besonderheiten der betrieblichen Mitbestimmung bei der algorithmischen Verarbeitung von Beschäftigtendaten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Das Werk erarbeitet ein transparentes Regelungskonzept zur Umsetzung von Big-Data-Analysen (auch „People-Analytics“) im Personalwesen. Ausgehend vom abstrakten Datenschutzrecht werden anhand konkreter Anwendungsbeispiele Lösungen entwickelt, die den Interessenausgleich zwischen Arbeitgeber, Arbeitnehmern und Betriebsrat praxisnah ermöglichen. Dies gelingt durch die technische und organisatorische Trennung von Datenanalyse und Ergebnisdarstellung („informationelle Gewaltenteilung“), zu der die Akteure kraft Betriebsvereinbarung verpflichtet werden. Daneben untersucht das Werk Besonderheiten der betrieblichen Mitbestimmung bei der algorithmischen Verarbeitung von Beschäftigtendaten.
Aktualisiert: 2023-04-15
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A survey of the German population addressed attitudes towards scenarios of big data practices, i.e. price discrimination in retail, credit scoring, differentiations in health insurance and in employment, with features of using internet data, automated decision-making, and selling of data. The study analysed behavioural adaptations, protection measures, relations to demographics, personal value orientations, knowledge about computers, and attitudes about privacy and data protection.
Aktualisiert: 2021-02-11
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