KI-Chat Bot für Betriebsräte entwickeln am Beispiel des ERA-Tarifvertrages Baden-Württemberg

Projektziel

Das Vorhaben entwickelt einen KI-Chatbot zur Unterstützung von Betriebsräten bei ERA-Eingruppierungen in der Metall- und Elektroindustrie Baden-Württembergs. Der Chatbot erfasst Arbeitsaufgaben in natürlicher Sprache, erstellt daraus Niveaubeschreibungen und generiert begründete Eingruppierungsvorschläge nach ERA-Tarifvertrag, um Wissensverlust im Generationswechsel aufzufangen.

Projektbeschreibung

Kontext

Die Metall- und Elektroindustrie Baden-Württembergs durchläuft derzeit massive Transformationsprozesse, die von der Finanzkrise über die Corona-Pandemie bis hin zur Umstellung von Verbrenner- auf Elektroantriebe und krisenbedingte Personalabbauprozesse reichen. Diese Entwicklungen führen zu tiefgreifenden betrieblichen Reorganisationen, bei denen sich Arbeitsaufgaben, Zuständigkeiten und Anforderungsprofile grundlegend verändern. Der ERA-Tarifvertrag wurde zwar bereits 2002 abgeschlossen und ist seit 2005 anwendbar, muss aber nach rund zwei Jahrzehnten in vielen Betrieben praktisch neu gelernt und die bestehenden Entgeltstrukturen grundlegend überarbeitet werden. Verschärft wird die Situation durch einen demografischen Wandel in den Betriebsratsgremien, da viele Betriebsräte, die die ERA-Einführung aktiv begleitet haben, altersbedingt ausscheiden. Damit droht ein erheblicher Verlust an Wissen über Eingruppierungen, Niveaubeschreibungen und Entgeltstrukturen.

Fragestellung

Im Zentrum des Vorhabens steht die Frage, wie ein KI-Chatbot ERA-Eingruppierungen fachlich fundiert unterstützen und gleichzeitig Wissen in Betriebsratsgremien sichern kann. Untersucht wird, wie Arbeitsaufgaben in natürlicher Sprache dialogisch erfasst, zu Niveaubeschreibungen verdichtet und auf Basis der ERA-Regelwerke in begründete Eingruppierungsvorschläge übersetzt werden können. Zudem geht es darum, wie ein solches System Betriebsräte beim Aufbau und Transfer von ERA-Kompetenz unterstützt und welche Rolle es in der täglichen Betriebsratsarbeit sowie in Qualifizierungsprozessen spielt. Darüber hinaus wird gefragt, welche organisatorischen, didaktischen, datenschutzrechtlichen und governance-bezogenen Anpassungen für den Einsatz von KI in einem sensiblen Feld der Mitbestimmung notwendig sind und inwieweit die entwickelten Lösungen auf andere Entgeltsysteme übertragbar sind.

Untersuchungsmethoden

Das methodische Vorgehen verbindet technische Entwicklung mit praxisnaher Erprobung und wissenschaftlicher Begleitung. Zunächst werden die ERA-Regelwerke samt den 122 Niveaubeispielen und weiteren betrieblichen Ergänzungsbeispielen systematisch aufbereitet und für die Verarbeitung durch Sprachmodelle strukturiert. Auf dieser Grundlage erfolgt die Auswahl geeigneter Large Language Models, die Entwicklung einer RAG-Pipeline und die Programmierung eines ersten Prototyps, der sowohl Texteingaben als auch hochgeladene Dokumente verarbeiten kann. Parallel wird ein Interaktionskonzept entwickelt, das durch strukturierte Nachfragen einen natürlichen Gesprächsverlauf ermöglicht und alle erforderlichen Informationen zur Arbeitsaufgabe erfasst. Der Prototyp wird mit den betrieblichen Praxispartnern anhand konkreter Eingruppierungsfälle erprobt, unterstützt durch fachliche Validierung.