IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-35590-6_6.html
   My bibliography  Save this book chapter

Ein ethisches Framework für das digitale Human Resource Management

In: Digitales Human Resource Management

Author

Listed:
  • John Grosser

    (Universität Bielefeld, Fakultät für Gesundheitswissenschaften)

  • Elmar Holschbach

    (Fachhochschule Südwestfalen, Fachbereich Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften)

Abstract

Zusammenfassung Digitale Ethik (die moralische Bewertung von und Auseinandersetzung mit Digitalisierung und Big Data) gewinnt zunehmend an Bedeutung, auch im Human Resource Management (HRM): Der Ethikbeirat HR Tech erarbeitet zurzeit erste Richtlinien für den Umgang mit Daten im Personalwesen; die Datenschutzgrundverordnung der Europäischen Union liefert ebenfalls einen Ausgangspunkt für datenethische Überlegungen. Trotz dieser Entwicklungen wurde die Ethik des digitalen Human Resource Management in der Forschung bisher noch nicht ausgiebig thematisiert. Ziel dieses Beitrags ist es, ein mögliches ethisches Grundgerüst bzw. Framework für Situationen des digitalen HRM zu entwickeln und vorzustellen. Dazu werden im ersten Abschnitt auf Grundlage der HRM- und Datenethik die Rechte der Mitarbeitenden auf Freiheit, das Verfolgen eigener Ziele und Interessen, die Privatsphäre und den gleichen Zugang zu diesen Rechten hergeleitet. Anschließend wird im zweiten Abschnitt ein Rahmenwerk entwickelt, das HRM-Entscheidungstragende bei der Entscheidung unterstützen soll, unter welchen Umständen und auf welche Art in die Rechte der Mitarbeitenden eingegriffen werden darf. Die identifizierten Voraussetzungen (Effektivität, Proportionalität, Notwendigkeit, Rechtfertigung und Gerechtigkeit) werden abschließend im dritten Abschnitt auf zwei Beispielsituationen angewendet: die Nutzung von Künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen bei Beförderungsentscheidungen und die Automatisierung von HRM-Verwaltungsprozessen.

Suggested Citation

  • John Grosser & Elmar Holschbach, 2021. "Ein ethisches Framework für das digitale Human Resource Management," Springer Books, in: Henning Tirrel & Lothar Winnen & Ralf Lanwehr (ed.), Digitales Human Resource Management, pages 89-102, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-35590-6_6
    DOI: 10.1007/978-3-658-35590-6_6
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-35590-6_6. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.