"Schöne neue Lieferkettenwelt": Workers' Voice und Arbeitsstandards in Zeiten algorithmischer Vorhersage

The complexity and increasingly tight coupling of supply chains poses a major logistical challenge for leading companies. Another challenge is that leading companies -- under pressure from consumers, a critical public and legislative measures such as supply chain laws -- have to take more responsibility than before for their suppliers' labour standards. In this paper, we discuss a new approach that leading companies are using to try to address these challenges: algorithmic prediction of business risks, but also environmental and social risks. We describe the technical and cultural conditions for algorithmic prediction and explain how -- from the perspective of leading companies -- it helps to address both challenges. We then develop scenarios on how and with what kind of social consequences algorithmic prediction can be used by leading companies. From the scenarios, we derive policy options for different stakeholder groups to help develop algorithmic prediction towards improving labour standards and worker voice. -- Die Komplexit\"at und zunehmend enge Kopplung vieler Lieferketten stellt eine gro{\ss}e logistische Herausforderung f\"ur Leitunternehmen dar. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Leitunternehmen -- gedr\"angt durch Konsument:innen, eine kritische \"Offentlichkeit und gesetzgeberische Ma{\ss}nahmen wie die Lieferkettengesetze -- st\"arker als bisher Verantwortung f\"ur Arbeitsstandards in ihren Zulieferbetrieben \"ubernehmen m\"ussen. In diesem Beitrag diskutieren wir einen neuen Ansatz, mit dem Leitunternehmen versuchen, diese Herausforderungen zu bearbeiten: die algorithmische Vorhersage von betriebswirtschaftlichen, aber auch \"okologischen und sozialen Risiken. Wir beschreiben die technischen und kulturellen Bedingungen f\"ur algorithmische Vorhersage und erkl\"aren, wie diese -- aus Perspektive von Leitunternehmen -- bei der Bearbeitung beider Herausforderungen hilft. Anschlie{\ss}end entwickeln wir Szenarien, wie und mit welchen sozialen Konsequenzen algorithmische Vorhersage durch Leitunternehmen eingesetzt werden kann. Aus den Szenarien leiten wir Handlungsoptionen f\"ur verschiedene Stakeholder-Gruppen ab, die dabei helfen sollen, algorithmische Vorhersage im Sinne einer Verbesserung von Arbeitsstandards und Workers' Voice weiterzuentwickeln.