Überwachungskapitalismus im Amazonlager: Mit KI gegen Arbeiterorganisation

Das KI-Modell „Atlas“ hilft Amazon, seine Standorte nach dem Risiko gewerkschaftlicher Organisierung zu bewerten. Es wertet Hunderte Datenpunkte aus und stuft Lager in Risikostufen ein. Bei hohen Werten können spezialisierte Teams eingesetzt werden.

Arbeitskampf im digitalen Überwachungskapitalismus: Im Streit zwischen Amazon und der kanadischen Gewerkschaft Unifor vor dem British Columbia Labour Relations Board wurde ein Dokument offengelegt, das die Methoden des Konzerns darlegt. Die Unterlagen, darunter Schulungsmaterial für Führungskräfte und Auswertungen zu Standortrisiken, gelangten über das Verfahren an kanadische und US-Medien.

Atlas wird in den Papieren als Modell beschrieben, das Verhalten und Organisation von Arbeitern erfasst und Standorten einen sogenannten Labour Continuity Score zuweist. Die Skala reicht von 100 bis 900; niedrige Werte signalisieren hohes Risiko. Daraus ergeben sich fünf Stufen. Tier 1 markiert Standorte, an denen Organisierung bereits läuft oder unmittelbar bevorsteht, Tier 2 solche mit Frühwarnsignalen. 2024 führte Amazon 16 Lager weltweit in der höchsten Kategorie.

Die Eingangsdaten sind breit. Erfasst werden abgeschlossene Schulungen, Arbeitsunfälle von der Ersten Hilfe bis zu schweren Verletzungen, Fluktuation, Nähe zu bereits organisierten Betrieben, lokale Mindestlöhne und Wirtschaftslage sowie Temperaturen im und am Gebäude. Außerdem wird die Kommunikation auf internen Kanälen ausgewertet, aber auch Reddit und Social Media werden durchforstet.

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Kommentare werden nach Ton, Schlüsselbegriffen und Volumen sortiert. Aktivitäten wie Unterschriftensammlungen, Delegationen mit Forderungen, Proteste oder Krankmeldungen in größerem Umfang gelten als Ereignisse besonderer Schwere. Monatstrends zeigen, welche Themen die Negativstimmung treiben. Ein früherer Leiter von Amazons HR-Plattformen bezeichnete das System öffentlich als prädiktives Standort-Risikomodell, das jedes Gebäude im globalen Netz berühre.

Bei Tier-1- und Tier-2-Standorten setzt Amazon Gegenmaßnahmen. Führungskräfte werden geschult, Unterstützer zu erkennen, informelle Meinungsführer anzusprechen und die Unternehmensposition zu vermitteln, ohne die Grenze zu verbotenen Drohungen oder Versprechen zu überschreiten. Für besonders kritische Fälle sehen die Unterlagen „Rapid Response“-Teams vor. Amazon argumentierte in einem Teilverfahren, die Dokumente seien für die konkreten Beschwerden rechtlich irrelevant; das Board ließ sie dort nicht als Beweismittel zu.

Algorithmische Kontrolle: Atlas ist nicht das erste Modell dieser Art, das Arbeiterorganisation schon früh erkennen und bekämpfen soll. Ein Memo von 2020 beschrieb die Plattform SPOC, die Dutzende Datensätze geografisch auswertete, um Organisierungsrisiken zu kartieren. Frühere Studien dokumentierten, wie Leistungsüberwachung, App-Nachrichten und die Auswertung sozialer Medien in Anti-Gewerkschaftskampagnen einflossen.

Ob Atlas Vorhersagen im engeren Sinn trifft oder vor allem vorhandene Signale bündelt, lässt sich aus den veröffentlichten Auszügen nicht abschließend sagen. Es handelt sich jedenfalls um ein Machine-Learning-Modell, was die Überwachungsinfrastruktur auf ein qualitativ neues Level hebt. Amazon systematisiert die Früherkennung von Unzufriedenheit und Organisierung und koppelt sie an operative Gegenmaßnahmen.

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