Selbstlernende Algorithmen können auf digitalen Arbeitsplattformen zu deutlich niedrigeren Löhnen führen, ohne dass Unternehmen sich absprechen. Dies zeigt eine aktuelle Studie mit Beteiligung der TU Darmstadt.

Die Forscher untersuchten, wie eine Form des maschinellen Lernens auf digitalen Plattformen Löhne festlegen. Die Simulationen ergaben, dass bei geringer Konkurrenz zwischen Unternehmen die Algorithmen Löhne erlernen können, die deutlich unter dem Wettbewerbsniveau liegen. Dies ähnelt einer Absprache, ohne dass die Unternehmen direkt kommunizieren. 

Für Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer auf digitalen Plattformen könnte das langfristig zu sinkenden Einkommen führen. Da viele Plattformarbeiterinnen und -arbeiter nicht sozialversicherungspflichtig beschäftigt sind, unterstreicht die Studie die Bedeutung einer Absicherung gegen Einkommensrisiken, etwa durch private Unfall- oder Berufsunfähigkeitsversicherungen.