Verantwortliche KI in der Gehaltsabrechnung: Vorurteile beseitigen, Compliance sicherstellen

Fidelma McGuirk ist CEO & Gründerin bei Payslip.

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Die Lohn- und Gehaltsbranche entwickelt sich rasant weiter, angetrieben durch Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI). Mit der Erweiterung der KI-Fähigkeiten wächst auch die Verantwortung der Anwender. Im Rahmen des EU-KI-Gesetzes (in Kraft ab August 2026) und ähnlicher globaler Rahmenwerke, die derzeit ausgearbeitet werden, unterliegen Lohnlösungen, die Mitarbeiterentscheidungen beeinflussen oder sensible Personaldaten verwenden, einer deutlich strengeren Überwachung als andere Anwendungsbereiche der KI.

Im Bereich Lohn- und Gehaltsabrechnung, wo Genauigkeit und Compliance bereits unverhandelbar sind, ist ethische KI-Entwicklung und -Nutzung entscheidend. Deshalb ist eine konsolidierte, standardisierte Datenbasis eine grundlegende Voraussetzung, und die Einführung muss vorsichtig, bedacht und vor allem ethisch erfolgen.

Mit dieser Grundlage zeigt KI bereits ihren Wert in der Lohnabrechnung, indem sie Aufgaben wie Validierungen und Abgleiche vereinfacht, Einblicke in Daten liefert, die sonst verborgen blieben, die Einhaltung von Vorschriften stärkt und Anomalien erkennt. Diese Aufgaben erforderten früher erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand. Oft wurden sie aufgrund von Ressourcenmangel unvollständig erledigt oder zwangen Teams, unter großem Druck innerhalb kurzer Abrechnungszyklen zu arbeiten.

Die Verwaltung der Lohn- und Gehaltsabrechnung ist eine kritische Funktion für jede Organisation, da sie direkt das Vertrauen der Mitarbeiter, die rechtliche Konformität und die finanzielle Integrität beeinflusst. Traditionell basiert die Lohnabrechnung auf manuellen Prozessen, Altsystemen und fragmentierten Datenquellen, was häufig zu Ineffizienzen und Fehlern führt. KI bietet das Potenzial, diese Funktion zu transformieren, indem sie Routineaufgaben automatisiert, Anomalien erkennt und die Einhaltung von Vorschriften in großem Maßstab sicherstellt. Die Vorteile können jedoch nur realisiert werden, wenn die zugrunde liegenden Daten konsolidiert, genau und standardisiert sind.

Warum Datenkonsolidierung Vorrang hat

In der Lohnabrechnung sind Daten oft über HCM-Plattformen, Benefits-Anbieter und lokale Anbieter verstreut. Fragmentiert erhöht dies das Risiko: Vorurteile können sich einschleichen, Fehler multiplizieren sich, und Compliance-Lücken vergrößern sich. In einigen Ländern wird Elternzeit als unbezahlter Urlaub erfasst, während andere sie als regulären bezahlten Urlaub klassifizieren oder unterschiedliche lokale Codes verwenden. Wenn diese fragmentierten Daten nicht organisationübergreifend standardisiert werden, kann ein KI-Modell leicht falsch interpretieren, wer abwesend war und warum. Die Ergebnisse der KI könnten Leistungs- oder Bonusempfehlungen sein, die Frauen benachteiligen.

Bevor KI darüber hinaus eingesetzt wird, müssen Organisationen ihre Lohn- und Gehaltsdaten harmonisieren und standardisieren. Nur mit einer konsolidierten Datenbasis kann KI das liefern, was versprochen wird: die Erkennung von Compliance-Risiken, die Identifikation von Anomalien und die Verbesserung der Genauigkeit, ohne Vorurteile zu verstärken. Ohne diese Grundlage ist KI nicht nur blind, sondern riskiert, die Lohnabrechnung zu einer Compliance-Haftung statt zu einer strategischen Ressource zu machen.

Die ethischen Herausforderungen bei KI in der Lohnabrechnung

KI in der Lohnabrechnung ist nicht nur ein technisches Upgrade; sie wirft tiefgreifende ethische Fragen zu Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness auf. Bei unsachgemäßer Nutzung kann sie echten Schaden anrichten. Lohnsysteme verarbeiten sensible Mitarbeiterdaten und beeinflussen direkt die Gehaltsgestaltung, weshalb ethische Schutzmaßnahmen unverzichtbar sind. Das Risiko liegt in den Daten selbst.

1. Algorithmische Verzerrung

KI spiegelt die Daten wider, auf denen sie trainiert wurde. Wenn historische Lohnaufzeichnungen geschlechtsspezifische oder rassistische Lohnunterschiede enthalten, kann die Technologie diese Diskrepanzen reproduzieren oder sogar verstärken. Bei HR-nahe Anwendungen wie Lohngerechtigkeitsanalysen oder Bonusempfehlungen wird diese Gefahr noch deutlicher.

Wir haben bereits bekannte Fälle gesehen, etwa Amazons Bewerber-Review-KI, bei der Verzerrungen in den Trainingsdaten zu diskriminierenden Ergebnissen führten. Um dies zu verhindern, sind mehr als gute Absichten erforderlich: strenge Audits, bewusste Entbiasing-Maßnahmen bei Datensätzen und vollständige Transparenz darüber, wie Modelle entwickelt, trainiert und eingesetzt werden. Nur so kann KI in der Lohnabrechnung Fairness fördern statt untergraben.

2. Datenschutz und Compliance

Verzerrungen sind nicht die einzige Gefahr. Lohn- und Gehaltsdaten gehören zu den sensibelsten Informationen, die eine Organisation besitzt. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR ist nur das Minimum; ebenso wichtig ist das Vertrauen der Mitarbeitenden. Das bedeutet, von Anfang an strenge Governance-Richtlinien anzuwenden, Daten wo immer möglich zu anonymisieren und klare Prüfpfade zu gewährleisten.

Transparenz ist unverhandelbar: Organisationen müssen erklären können, wie KI-generierte Erkenntnisse entstehen, wie sie angewandt werden und wenn Entscheidungen das Gehalt betreffen, diese klar an die Mitarbeitenden kommunizieren.

3. Zuverlässigkeit und Verantwortlichkeit

In der Lohnabrechnung gibt es keinen Spielraum für KI-Fehlschläge. Ein Fehler ist nicht nur eine Unannehmlichkeit; er stellt einen Verstoß gegen die Compliance dar, mit unmittelbaren rechtlichen und finanziellen Konsequenzen. Deshalb muss KI in der Lohnabrechnung auf eng umrissene, prüfbare Anwendungsfälle wie Anomalieerkennung beschränkt bleiben, anstatt den Hype um große Sprachmodelle (LLMs) zu verfolgen.

Beispiele sind Hinweise, wenn ein Mitarbeiter im selben Monat doppelt bezahlt wurde oder wenn die Zahlung eines Auftragnehmers deutlich über dem bisherigen Durchschnitt liegt. Es geht darum, mögliche und wahrscheinlich Fehler aufzudecken, die sonst leicht übersehen oder manuell zeitaufwendig identifiziert werden müssten.

Aufgrund der Gefahr von Halluzinationen sind enge Anwendungsfälle für KI in der Lohnabrechnung vorzuziehen gegenüber den LLMs, die mittlerweile allgegenwärtig sind. Es ist nicht unrealistisch, dass eines dieser Modelle eine völlig neue Steuerregel erfindet oder eine bestehende falsch anwendet. LLMs werden wahrscheinlich nie payroll-ready sein, und das ist kein Schwachpunkt, sondern eine Erinnerung daran, dass Vertrauen in die Lohnabrechnung auf Präzision, Zuverlässigkeit und Verantwortlichkeit beruht. KI sollte die menschliche Urteilsfähigkeit ergänzen, nicht ersetzen.

Die letztendliche Verantwortung bleibt beim Unternehmen. Wo KI in sensiblen Bereichen wie Gehaltsbenchmarking oder leistungsabhängigen Vergütungen eingesetzt wird, müssen HR- und Payroll-Führungskräfte gemeinsam die Kontrolle behalten. Gemeinsame Aufsicht stellt sicher, dass KI in der Lohnabrechnung die Werte des Unternehmens, Fairness-Standards und Compliance-Anforderungen widerspiegelt. Diese Zusammenarbeit ist essenziell, um die ethische Integrität in einem der risikoreichsten und wirkungsvollsten Geschäftsbereiche zu wahren.

Aufbau einer ethischen KI

Damit KI in der Lohnabrechnung fair, konform und vorurteilsfrei ist, dürfen Ethik nicht erst am Ende hinzugefügt werden; sie müssen von Anfang an integriert sein. Das erfordert mehr als Prinzipien – es braucht praktische Umsetzung. Es gibt drei unverhandelbare Grundsätze, die jede Organisation übernehmen muss, wenn sie möchte, dass KI das Vertrauen in die Lohnabrechnung stärkt statt untergräbt.

1. Vorsichtige Implementierung

Beginnen Sie klein. Setzen Sie KI zunächst in risikoarmen, wertvollen Bereichen ein, wie z.B. bei der Erkennung von Anomalien, wo Ergebnisse messbar sind und die Überwachung einfach ist. So können Modelle verfeinert, blinde Flecken frühzeitig erkannt und das Vertrauen der Organisation aufgebaut werden, bevor in sensiblere Bereiche skaliert wird.

2. Transparenz und Erklärbarkeit

Black-box-KI hat in der Lohnabrechnung keinen Platz. Wenn Fachkräfte nicht erklären können, wie ein Algorithmus eine Empfehlung erstellt hat, darf er nicht verwendet werden. Erklärbarkeit ist nicht nur ein Compliance-Schutz – sie ist essenziell, um das Vertrauen der Mitarbeitenden zu erhalten. Transparente Modelle, unterstützt durch klare Dokumentation, sorgen dafür, dass KI Entscheidungen verbessert statt untergräbt.

3. Kontinuierliche Überprüfung

KI entwickelt sich weiter, und ihre Risiken auch. Verzerrungen können sich im Laufe der Zeit einschleichen, wenn sich Daten und Vorschriften ändern. Kontinuierliche Audits, bei denen Ergebnisse mit vielfältigen Datensätzen und Compliance-Standards verglichen werden, sind keine Option, sondern die einzige Möglichkeit, um sicherzustellen, dass KI in der Lohnabrechnung langfristig zuverlässig, ethisch und mit den Werten des Unternehmens im Einklang bleibt.

Der Weg nach vorn

Das Potenzial von KI ist erst im Entstehen, und ihre Auswirkungen auf die Lohnabrechnung sind unvermeidlich. Schnelligkeit allein garantiert keinen Erfolg; der wahre Vorteil liegt bei Organisationen, die die Kraft der KI mit starker Governance, ethischer Aufsicht und einem Fokus auf die Menschen hinter den Daten verbinden. Betrachten Sie die Überwachung von KI als eine fortlaufende Governance-Aufgabe: legen Sie solide Grundlagen, bleiben Sie neugierig und richten Sie Ihre Strategie an Ihren Werten aus. Organisationen, die das tun, sind am besten aufgestellt, um in der Ära der KI führend zu sein.