Zum Inhalt
Fakultät Wirtschaftswissenschaften

Veröffentlichung zu Algorithmischem Management in traditionellen Organisationen im BISE Journal

Das Bild zeigt eine subjektive Aufnahme aus einer modernen, hochtechnologisierten Fertigungshalle. Im scharfen Vordergrund sind zwei Hände in grauen, texturierten Arbeitshandschuhen zu sehen, die ein schwarzes Tablet halten. Auf dem Bildschirm des Tablets ist ein komplexes Dashboard mit diversen Datenvisualisierungen in Blau- und Grautönen abgebildet, darunter Kreisdiagramme, Balkendiagramme, Linienkurven und Prozentanzeigen, die vermutlich Produktionskennzahlen überwachen. Im leicht unscharfen Mittelgrund stehen zwei männliche Arbeiter vor einer fest installierten Steuerkonsole mit eigenem Bildschirm. Der linke Arbeiter steht mit dem Rücken zum Betrachter, trägt ein dunkles blaues T-Shirt und hält einen Laptop in der Hand. Ihm gegenüber steht ein Kollege im Profil, der eine leuchtend gelbe Warnweste über einem blauen Hemd trägt und mit der Hand auf den Bildschirm der Steuerkonsole zeigt, als würde er Prozesse erklären oder überwachen. Im Hintergrund dominieren große, gelbe Industrieroboterarme, die an einer Montagelinie – wahrscheinlich in der Automobilindustrie – an silbernen Metallrahmen oder Karosserieteilen arbeiten. © KI generiert mit Google Gemini, Vincent Heimburg​/​TU Dortmund
Illustration von algorithmischem Management
Amelie Schmid und Manuel Wiesche haben einen neuen Artikel im Journal "Business & Information Systems Engineering" (BISE) veröffentlicht. Die Studie untersucht, wie sich Algorithmisches Management auf die Effizienz von Arbeitnehmenden und deren Arbeitsbeziehungen auswirkt.

Der Artikel "Algorithmic Management in Traditional Organizations - Implications for Workers’ Efficiency and Work Relationships" wurde kürzlich veröffentlicht.

Traditionelle Organisationen nutzen zunehmend Algorithmisches Management (AM), um ihre festangestellten Mitarbeitenden zu steuern. Während die bisherige Forschung AM vor allem in Plattform-Organisationen (Gig Economy) untersucht hat, fehlte bislang ein tiefgehendes Verständnis für die Anwendung in traditionellen Arbeitsumgebungen, in denen enge Bindungen an das Unternehmen und bestehende Arbeitsbeziehungen eine große Rolle spielen.

In einer Mixed-Methods-Studie bei einem internationalen Automobilzulieferer haben wir einen Datensatz von 12.743 Fertigungsfehlern analysiert und durch 15 Interviews mit betroffenen Arbeitern und Managern ergänzt.

Die Ergebnisse liefern objektive Beweise dafür, dass AM die Effizienz in traditionellen Organisationen signifikant verbessert. Zudem zeigen die Interviews, dass menschliche Führungskräfte in diesem hybriden Umfeld eine unterstützende Rolle behalten, während die Beziehungen unter den Kollegen stark durch das algorithmische Management beeinflusst werden. Die Forschung bietet wertvolle praktische Implikationen für die erfolgreiche Implementierung von AM in traditionellen Kontexten.

Link zum Artikel