Algoritmisch beheer in Europese werkplekken

Algoritmisch management is het gebruik van digitale technologieën om managementfuncties volledig of gedeeltelijk te automatiseren, waaronder de organisatie, coördinatie, monitoring, toezicht en evaluatie van werk. Hoewel het oorspronkelijk werd geassocieerd met digitale arbeidsplatforms, wordt de term nu begrepen als breder toegepast op een breder scala aan arbeidsomgevingen.

Hoewel algoritmisch beheer de efficiëntie en risicobeheer kan verbeteren en in sommige sectoren, zoals financiële diensten en transport, mogelijk wordt gedreven door naleving van regelgeving, brengt het ook uitdagingen en mogelijke nadelen met zich mee. Hoewel het kwantitatief bewijs op basis van representatieve enquêtes relatief beperkt is, is er een groeiende hoeveelheid onderzoek – grotendeels gebaseerd op kwalitatieve studies – die algoritmisch management koppelt aan werkintensivering, verhoogde tijdsdruk en verminderde autonomie van werknemers. Bestaand bewijs suggereert ook dat de effecten afhankelijk zijn van de beschikbare arbeidsmiddelen voor werknemers, zoals autonomie, organisatorische ondersteuning en het gebruik van vaardigheden, wat potentiële nadelige effecten kan afdekken.

Dit rapport draagt bij aan het lopende beleidsdebat door bevindingen te presenteren uit de analyse van de gegevens van de European Working Conditions Survey 2024, met een focus op algoritmisch management op Europese werkplekken. In dit rapport wordt algoritmisch management gemeten aan de hand van of werknemers aangeven dat computerprogramma's op het werk worden gebruikt om hun taken toe te wijzen, hun werkuren (planning) te bepalen of hun prestaties te monitoren. Deze vereenvoudigde operationalisering omvat drie kernfuncties van algoritmisch management, maar biedt geen uitputtende definitie van het concept. De analyse is beperkt tot werknemers en onderzoekt zowel de prevalentie van algoritmisch management als de relatie ervan met arbeidsomstandigheden en de gezondheid en het welzijn van werknemers.

Om de gecombineerde associatie van algoritmisch management, baanmiddelen en arbeidseisen met gezondheids- en welzijnsresultaten te onderzoeken, maakt dit rapport gebruik van het concept van arbeidsspanning, gedefinieerd als een situatie waarin de vraag naar werk de arbeidsmiddelen overstijgt. Werknemers zijn verdeeld over een reeks functieprofielen, van sterk belaste banen die worden gekenmerkt door hoge eisen en beperkte middelen tot zwaar bevoordeelde banen die worden gekenmerkt door een gunstiger evenwicht tussen eisen en middelen.

Na de invoering van de Richtlijn Platformwerk (Richtlijn (EU) 2024/2831) is de beleidsaandacht geleidelijk verder verschoven dan de oorspronkelijke focus op algoritmisch beheer in platformwerk en richt zich op meer conventionele werkomgevingen. De classificatie van bepaalde kunstmatige intelligentiesystemen (AI) die voor werkmanagement worden gebruikt als hoogrisicosystemen onder de Wet Kunstmatige Intelligentie (Verordening (EU) 2024/1689) markeert een belangrijke stap in de EU-aanpak voor het reguleren van digitale technologieën op de werkplek en weerspiegelt de groeiende bezorgdheid over de gevolgen van deze technologieën voor werknemers.

Andere EU-wetgevingsinstrumenten die relevant zijn voor algoritmisch beheer zijn onder meer de Algemene Verordening Gegevensbescherming (Verordening (EU) 2016/679), die waarborgen vaststelt voor de verwerking van persoonsgegevens van werknemers en geautomatiseerde besluitvorming; de Richtlijn Informatie en Consultatie (Richtlijn 2002/14/EG), die voorziet in de betrokkenheid van vertegenwoordigers van werknemers bij beslissingen die de organisatie beïnvloeden; en de Richtlijn Arbeidsveiligheid en Gezondheid (Raadsrichtlijn 89/391/EEG), die werkgevers verplicht risico's voor de gezondheid en veiligheid van werknemers te beoordelen en te voorkomen, inclusief psychosociale risico's.

Meer recentelijk erkende het Europees Parlement in zijn resolutie over digitalisering, kunstmatige intelligentie en algoritmisch beheer op de werkplek (2025) zowel de kansen als de uitdagingen die gepaard gaan met het toenemende gebruik van digitalisering, AI en algoritmisch beheer op de werkvloer.

• Algoritmisch beheer komt het meest voor onder administratief personeel, technici en fabrieks- en machinebedieners. In deze beroepen zijn geautomatiseerde taaktoewijzing en prestatiemonitoring de meest gerapporteerde gerapporteerde functies voor algoritmisch beheer, terwijl geautomatiseerd roosteren aanzienlijk minder voorkomt. Managers, professionals, dienstverleners en verkoopmedewerkers, ambachtslieden, werknemers in elementaire beroepen en vooral geschoolde landbouwarbeiders rapporteren over het algemeen lagere niveaus van algoritmisch management. Geautomatiseerde planning is ook gelijkmatiger verdeeld over beroepen dan de andere twee functies.

• In de sectoren met het grootste gebruik van algoritmisch beheer – financiën en vastgoed, informatie en communicatie, en transport en opslag – zijn prestatiemonitoring en geautomatiseerde taaktoewijzing consequent de meest gerapporteerde functies, terwijl geautomatiseerde planning minder wijdverspreid is. Ter vergelijking: alle drie de functies zijn relatief zeldzaam in onderwijs, landbouw en mijnbouw, en bouw.

• Van de drie algoritmische beheerfuncties is geautomatiseerde taaktoewijzing de sterkste voorspeller van taaktransformatie, inclusief het aanmaken van nieuwe taken, het verwijderen van andere taken en meer interactie met collega's. Geautomatiseerde planning en prestatiemonitoring vertonen vergelijkbare maar gematigdere verbanden met taaktransformatie.

• Het gebruik van de drie algoritmische managementfuncties gaat gepaard met hogere functie-eisen, vooral kwantitatieve eisen (het vastleggen van werkintensiteit). Werknemers die onderworpen zijn aan algoritmisch management ervaren ook vaker werkdruk dan degenen die dat niet zijn. Van de drie onderzochte functies springt prestatiemonitoring eruit als de functie die het meest consistent geassocieerd wordt met slechtere gezondheid en welzijnsuitkomsten, en het lijkt de nadelige effecten van bestaande arbeidsdruk in al veeleisende banen in beperkte mate te versterken.

• Of algoritmisch management deze negatieve uitkomsten vermindert of versterkt, hangt af van de specifieke algoritmische functie: geautomatiseerde taaktoewijzing vermindert noch verergert of vermindert de werkdruk; geautomatiseerde planning heeft een marginaal significant mitigerend effect voor werknemers in overbelaste functies; en prestatiemonitoring versterkt de negatieve effecten van werkdruk aanzienlijk, waardoor uitputting en werk-gezinsconflicten verder toenemen en de werkbetrokkenheid afnemen.

• Algoritmisch beheer is niet gelijkmatig verdeeld over sectoren, beroepen en EU-lidstaten, noch is het een uniforme set praktijken; het omvat eerder een breed scala aan managementfuncties en organisatorische toepassingen. Hoewel gemeenschappelijke basisbeschermingen essentieel zijn, kan de implementatie ervan worden ondersteund door sociale dialoog, collectieve onderhandelingen, praktische richtlijnen en voorbeelden van goede praktijken die de verschillende manieren waarop algoritmisch beheer wordt toegepast, weerspiegelen.

• Voortdurende monitoring en vergelijkingen tussen lidstaten kunnen helpen om op bewijs gebaseerde beleidsvorming te versterken. Tegelijkertijd is er meer investering nodig in het analyseren van bedrijfspraktijken om beter te begrijpen hoe algoritmische managementfuncties worden geïmplementeerd en geïntegreerd in werkorganisatie, inclusief hoe verschillende tools en praktijken samenwerken om werkplekresultaten vorm te geven.

• Algoritmisch management maakt deel uit van de bredere digitale transformatie van werk. In deze analyse wordt het geassocieerd met hogere arbeidseisen, vooral kwantitatieve eisen en grotere arbeidsdruk, terwijl de relatie met toegang tot werkgelegenheidsmiddelen gemengder is. Naarmate de adoptie toeneemt, moet aandacht worden besteed aan de implicaties voor de kwaliteit van het werk door ervoor te zorgen dat de implementatie gepaard gaat met voldoende arbeidsmiddelen, ondersteuning van medewerkers en waarborgen voor gezonde arbeidsomstandigheden.

• Prestatiemonitoring is de meest verspreide vorm van algoritmisch beheer en is gekoppeld aan hogere eisen, minder middelen en slechtere gezondheids- en welzijnsresultaten, vooral voor al belaste werknemers. Waarborgen moeten transparantie waarborgen over wat er wordt gemonitord, hoe gegevens worden gebruikt en hoe beslissingen worden genomen. Sterke handhaving van arbeids- en gegevensbeschermingswetten – naast de effectieve implementatie van bestaande informatierechten, consultatie en collectieve onderhandelingen – is essentieel om ervoor te zorgen dat algoritmische prestatiemonitoring eerlijk en proportioneel is.

• Het is essentieel om de verantwoorde implementatie en integratie van algoritmische managementfuncties binnen organisatorische processen en digitale systemen te waarborgen via governancekaders, impactanalyses en betrokkenheid van medewerkers. Waar relevante risico's worden geïdentificeerd, moeten organisaties passende waarborgen implementeren in overeenstemming met bestaande wetgeving over arbeids-, gegevensbescherming en AI. Algoritmisch management kan taken en werkorganisatie hervormen, waardoor een mensgerichte herinrichting van functies nodig is om productiviteitswinsten af te stemmen op het welzijn van medewerkers, ondersteund door beleidsrichtlijnen en consultatiemechanismen.