Das Zeitalter der „Surveillance Wages“: Arbeitgeber berechnen mit persönlichen Daten das niedrigste Gehalt, das Bewerber akzeptieren

• „Surveillance Wages“ ist ein System, bei dem Algorithmen Löhne nicht nach Arbeitsleistung oder Berufsjahren, sondern mithilfe persönlicher Daten von Beschäftigten festlegen — oft auf Grundlage von Informationen, die ohne Wissen der Betroffenen gesammelt wurden
• Hinweise auf finanzielle Verwundbarkeit wie die Nutzung von Kurzzeitkrediten, Kreditkartensalden oder Social-Media-Posts werden in Algorithmen eingespeist, um das niedrigste Gehalt zu schätzen, das ein Bewerber akzeptieren würde
• Ein Audit-Bericht zu 500 AI-Unternehmen für Arbeitsmanagement, geleitet von Professorin Veena Dubal von der UC Irvine School of Law, bestätigte, dass große Arbeitgeber aus den Bereichen Gesundheitswesen, Kundenservice, Logistik und Einzelhandel Kunden von Anbietern sind, die solche Tools bereitstellen
• Besonders stark betroffen sind Plattformarbeiter wie Gig-Nurses und Rideshare-Fahrer; es wurden Fälle gemeldet, in denen selbst in derselben Einrichtung und bei derselben Tätigkeit individuell unterschiedliche Löhne gezahlt werden
• Im US-Bundesstaat Colorado wird derzeit ein Gesetz zum Verbot von Preis- und Lohnfestsetzung auf Basis persönlicher Daten eingebracht, doch die Regulierungsdebatte kommt beim Thema Löhne deutlich langsamer voran als bei Verbraucherpreisen

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Was sind Surveillance Wages?

• Es handelt sich um eine Fortsetzung derselben Logik wie beim Surveillance Pricing: So wie Airlines und Shopping-Malls mithilfe persönlicher Daten für verschiedene Verbraucher unterschiedliche Preise festlegen, bestimmen Arbeitgeber auf ähnliche Weise Löhne
• Experten definieren dies als „Surveillance Wages“: Nicht Leistung oder Berufsjahre, sondern ein mit persönlichen Daten gespeister Algorithmus bestimmt die Vergütung, meist ohne dass die Betroffenen davon erfahren
• Laut Nina DiSalvo, Policy Director bei der Arbeitsrechtsorganisation Towards Justice, nutzen manche Systeme Signale finanzieller Verwundbarkeit wie die Nutzung von Payday Loans oder hohe Kreditkartensalden, um das niedrigste Gehalt zu schätzen, das ein Bewerber akzeptieren würde
• Durch das Scraping öffentlicher Social-Media-Posts kann auch auf mögliche Gewerkschaftsmitgliedschaft oder eine Schwangerschaft geschlossen werden; das kann sich später sogar auf Entscheidungen über Lohnerhöhungen auswirken
• Lindsay Owens von Groundwork Collaborative: "Wenn es bei Verbrauchern funktioniert, funktioniert es auch bei Arbeitnehmern. Es ist dieselbe Psychologie"

Zentrale Punkte des Audit-Berichts zu 500 Unternehmen

• Professorin Veena Dubal von der UC Irvine School of Law und Technologiestrategin Wilneida Negrón veröffentlichten im August 2025 über das Washington Center for Equitable Growth einen Bericht, der erstmals 500 AI-Unternehmen für Arbeitsmanagement auditierte
• Arbeitgeber aus den Bereichen Gesundheitswesen, Kundenservice, Logistik und Einzelhandel wurden als Kunden von Anbietern identifiziert, die Tools bereitstellen, welche diese Praxis ermöglichen
• Im Bericht werden große US-Unternehmen als Kunden genannt: Intuit, Salesforce, Colgate-Palmolive, Amwell, Healthcare Services Group
• Der Bericht behauptet nicht, dass alle Arbeitgeber, die diese Tools verwenden, algorithmische Lohnüberwachung betreiben, warnt jedoch, dass die zunehmende Nutzung algorithmischer Tools zur Analyse persönlicher Daten Lohnpraktiken ermöglichen kann, die Kostensenkung über Transparenz und Fairness stellen
• Colgate-Palmolive bestritt: "Wir nutzen keine algorithmischen Tools zur Lohnfestsetzung" / Intuit erklärte: "Wir beteiligen uns nicht an solchen Praktiken"

Überwachung auch nach der Einstellung

• Surveillance Wages enden nicht in der Einstellungsphase, sondern werden auch zur Festlegung von Boni und Anreizvergütungen während der Arbeit eingesetzt
• Anbieter stellen zudem Tools zur Verfolgung von Produktivität, Kundeninteraktion und Verhalten in Echtzeit (teils inklusive Sprach- und Videoüberwachung) bereit
• Eine Umfrage der International Data Corporation (IDC) aus dem Jahr 2022 ergab: Rund 70 % der Unternehmen mit mehr als 500 Beschäftigten nutzen bereits Systeme zur Mitarbeiterüberwachung
• Nina DiSalvo: "Daten über Sie können algorithmische Entscheidungssysteme dazu bringen zu schätzen, wie groß ein Anreiz sein muss, um bei Ihnen eine bestimmte Verhaltensreaktion hervorzurufen"

Fall aus der medizinischen Gig-Arbeit: Lohnfestsetzung über einen „Verzweiflungsindex“

• Laut einem Bericht des Roosevelt Institute auf Basis von Interviews mit 29 Gig-Nurses setzen medizinische Staffing-Plattformen wie CareRev, Clipboard Health, ShiftKey und ShiftMed die Vergütung für einzelne Schichten algorithmisch fest
• Statt eines festen Lohns passt die Plattform die Vergütung pro Person anhand von der Häufigkeit angenommener Schichten, der Reaktionsgeschwindigkeit auf Postings und früher akzeptierten Löhnen an
• Das führt dazu, dass selbst bei identischer Tätigkeit in derselben Einrichtung verschiedene Pflegekräfte unterschiedlich bezahlt werden
• Kritiker weisen darauf hin, dass dieses System nicht Qualifikation oder Erfahrung belohnt, sondern Verhalten, das finanzielle Verwundbarkeit offenbart
• ShiftKey bestritt eine Beteiligung an Surveillance Wages: "Wir nutzen keine Data-Broker-Dienste und beteiligen uns nicht an Surveillance Wages"
• Nicole Moore, Präsidentin von Rideshare Drivers United: "Sie bewerten unseren Verzweiflungsindex"

Fall von Rideshare-Fahrern

• Laut Rideshare Drivers United beeinflusst algorithmische Lohnfestsetzung die Vergütung von Beschäftigten in der Rideshare-Branche bereits seit Jahren
• Der in Los Angeles ansässige Rideshare-Fahrer Ben Valdez sagt, dass bei Uber und Lyft die Einnahmen zurückgingen, obwohl die Nachfrage nach der Pandemie wieder anzog, nachdem vor einigen Jahren neue Lohnalgorithmen eingeführt wurden
• Es wurden Fälle beobachtet, in denen Fahrern für dieselbe Strecke zur selben Zeit unterschiedliche Grundtarife angeboten wurden
• Zunächst wird ein Tarif angeboten, der nur angenommen oder abgelehnt werden kann; erst wenn genügend Fahrer ablehnen, steigt der Tarif
• Zephyr Teachout von der Fordham University School of Law analysierte in einem Bericht von 2023, dass Uber datenreiche Fahrerprofile nutzt, um die Vergütung an individuelle Anreize und die Bedürfnisse der Plattform anzupassen
• Stellungnahme von Uber: "Vorabtarife basieren auf Zeit, Distanz und Nachfragebedingungen und verwenden keine individuellen Fahrereigenschaften oder früheres Verhalten zur Festlegung der Vergütung"

Sorgen über Diskriminierung und eine „eiserne gläserne Decke“

• Kritiker von Surveillance Wages weisen darauf hin, dass Algorithmen auf Grundlage von Finanzhistorie und anderen Faktoren überproportional die finanziell verwundbarsten Arbeitnehmer ins Visier nehmen und damit bestehende leistungsbasierte Lohnsysteme umgehen können
• Frühere wirtschaftliche Schwierigkeiten oder persönliche Entscheidungen werden genutzt, um heutige niedrige Löhne zu rechtfertigen, wobei Betroffene oft nicht einmal wissen, welche Daten verwendet wurden
• Joe Hudicka, Autor von "The AI Ecosystems Revolution": "In eine gläserne Decke kann man zumindest hineinsehen. Die Decke der Surveillance Wages besteht aus Eisen und Beton. Man kann sie nicht durchbrechen"

Gesetzeslage und Regulierungsdebatte

• Bundesstaat New York: Es wurde eine Vorschrift verabschiedet, die eine Offenlegung gegenüber Verbrauchern verlangt, wenn Algorithmen persönliche Daten zur Preisfestsetzung nutzen — die meisten Gesetze gelten jedoch nicht für Löhne, sondern nur für Preise
• Colorado: Einbringung des 'Prohibit Surveillance Data to Set Prices and Wages Act'
  • Verbietet die Nutzung intimer persönlicher Daten wie der Historie von Payday Loans, Standortdaten oder Google-Suchverhalten für algorithmische Lohnentscheidungen
  • Leistungsbasierte Vergütung bleibt jedoch als Ausnahme zulässig
• Der demokratische Abgeordnete Javier Mabrey, Einbringer des Gesetzentwurfs: "Unser Gesetzentwurf betrifft personalisierte Preisfestsetzung; das ist etwas anderes als dynamische Preisgestaltung. Dafür braucht man nicht Angebot und Nachfrage, sondern sehr sensible Daten über die Person"
• Obwohl Uber und Lyft beide bestreiten, individuelle Fahrereigenschaften zur Vergütungsfestsetzung zu nutzen, lobbyieren laut Mabrey beide Unternehmen gegen den Gesetzentwurf

[yangeok]

Das ist ja das Schlimmste … So etwas Ähnliches gibt es bei uns bestimmt auch, oder …?

[baam12]

Widerlich

[sudosudo]

Schrecklich.

[adieuxmonth]

Krass.

[kimjoin2]

Durch den technischen Fortschritt ist es nur genauer und schneller geworden; wahrscheinlich wurde das schon längst gemacht.

[kimjoin2]

„Das niedrigste Jahresgehalt berechnen, das jemand akzeptieren würde“
Das ist ähnlich wie wenn sich die Läden in der Umgebung, die Aushilfen suchen, absprechen und eine Obergrenze für den Stundenlohn festlegen.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Ich erinnere mich daran, dass ein Hiring Manager in New York, als Unternehmen Bewerber noch nach ihrem früheren Gehalt fragen durften, sagte: „Lüg niemals.“
  Später wurde mir klar, dass viele Firmen frühere Gehaltsdaten über Bonitätsprüfungen verifizieren konnten.
  In Verhandlungen hatten Unternehmen sowohl meine aktuellen als auch meine früheren Gehaltsdaten, während ich nur meine eigenen Informationen hatte — die Informationsasymmetrie war massiv.

  • Ich hatte einen Headhunter als Nachbarn, und der meinte, manche Firmen hätten Tricks genutzt, um das Gesetz zu umgehen.
    Nach der Einstellung ließen sie neue Mitarbeiter ein Dokument unterschreiben, dass sie alle Richtlinien im Mitarbeiterhandbuch akzeptieren, und darin stand eine Klausel, dass man das im Bewerbungsgespräch genannte frühere Gehalt belegen müsse.
    Danach erklärte HR diese Richtlinie und verlangte Nachweise; bei größeren Abweichungen wurde man entlassen.
  • In meinem Zuständigkeitsbereich wäre das ein Verstoß gegen Datenschutzgesetze, daher halte ich „immer lügen“ dort eher für die richtige Strategie.
  • Ich glaube nicht, dass man über Bonitätsprüfungen das genaue Gehalt herausfinden kann. Sie haben keinen Zugriff auf Banktransaktionen oder Steuerunterlagen, und die Abweichung dürfte bei über 25 % liegen.
    Wenn man sich in einer Verhandlung auf solche Informationen verlässt, hat man das Spiel bereits verloren.
  • Diese Informationsasymmetrie fühlt sich fast so unfair an wie Insiderhandel.
    Meinetwegen können Namen geschwärzt werden, aber ich finde, Unternehmen sollten die Positionen und Gehälter aller Mitarbeiter offenlegen.
  • Darf man dann bei RSUs oder Boni lügen? Das Grundgehalt ist leicht nachzuverfolgen, andere Vergütungsbestandteile aber deutlich schwerer.

• Ich habe erfahren, dass man seine Gehaltsdaten bei einem Dienst namens „The Work Number“ sperren lassen kann.
  Freeze Your Data - The Work Number
  Das Gehaltssystem übermittelt mein Einkommen an Equifax, und die verkaufen es dann weiter.

  • Ich habe früher bei Equifax gearbeitet, und einige Mitarbeiter nutzten ihren Systemzugang, um ihre eigenen Kredit-Scores zu manipulieren.
    Selbst als das später aufflog, ließ sich das angeblich nicht mehr rückgängig machen. Wirklich eine chaotische Firma.
  • Das Schlimmste an „The Work Number“ ist, dass Arbeitgeber Mitarbeiter ohne deren Zustimmung automatisch anmelden können.
    HR sagte zwar, sie würden nichts teilen, aber in Wirklichkeit übermittelten Gehaltsdienste wie ADP oder Gusto die Daten bereits.
    Gusto schickte eine E-Mail, dass ab Juli 2024 eine automatische Einkommensverifizierung eingeführt werde, und ich war so wütend, dass ich das Firmenkonto selbst abgewählt habe.
  • Es ist absurd, dass man die Daten nicht löschen, sondern nur „einfrieren“ kann.
    Wenn die Regierung wirklich im Interesse der Bürger handeln würde, hätte sie Equifax verboten und die Daten vernichten lassen.
  • „The Work Number“ ist faktisch ein Dienst von Equifax.
    Offizieller Link
  • Es fühlt sich widerlich an, dass ich mich aktiv abmelden muss, obwohl ich das nie beantragt habe.

• Ich habe kürzlich gehört, dass große Wohnungsvermieter Gehaltsdaten nutzen, um Mieten dynamisch anzupassen.
  Wenn das Gehalt steigt, erhöhen sie sofort die Miete, und vermutlich werden Einzelhändler bald ähnlich vorgehen.

  • Tatsächlich nutzen solche großen Vermieter Daten von Equifax und TWN, um neue Mietverträge, Kautionen und Verlängerungsbedingungen in Echtzeit anzupassen.
    Das ist eine Strategie, um gemeinsam mit Versicherern Mieter mit geringem Risiko herauszufiltern.
  • Umgekehrt könnten sie bei stagnierendem Gehalt die Mieterhöhung geringer ausfallen lassen, um die Wahrscheinlichkeit eines Umzugs zu senken.
  • In so einer Welt würden Menschen vielleicht bar zahlen, mit Maske einkaufen und es entstünde ein informeller Markt, in dem ärmere Menschen für andere einkaufen.
  • Es kam sogar der zynische Witz auf, dass man Geld sparen könne, wenn man arme Menschen den Einkauf erledigen lässt.

• Ich frage mich inzwischen, ob Selbstständigkeit oder kleine Firmen heute die Antwort sind.
  Aber Mut, Ideen, Vertriebskompetenz und das hohe Gehalt stehen im Weg.

  • Vor drei Jahren haben meine Frau und ich unsere Finanzen optimiert, und ich bin in eine Soft-Rente gegangen.
    Wir haben Schulden abbezahlt und mit dem Einkommen meiner Frau auf ein Einverdiener-Modell umgestellt.
    Ich arbeite jetzt als persönlicher Assistent und Haushaltsmanager meiner Frau und versuche in meiner Freizeit, mit Schreiben, Game-Design und Programmieren Geld zu verdienen.
    Mein Leben ist heute deutlich ausgeglichener.
  • Ehrlich gesagt glaube ich, dass solche Fragen genau der Grund für die Existenz von Hacker News sind.
  • Dass „Selbstständigkeit die Antwort ist“, wird schon lange gesagt, aber am Ende braucht es enorm viel Aufwand.
    Wenn man mehr Geld verdienen will, muss man am Ende einfach härter arbeiten.
  • Es ist sehr schwer, mehrere kleine Firmen erfolgreich zu machen.
    Erfolgsfälle wie levels.io verdanken sich einem Ökosystem auf Basis von Twitter-Followern, deshalb scheitern die meisten, die das nachmachen wollen.
  • Ich mag Freelance-Vertragsarbeit auch nicht und würde lieber ein produktbasiertes Geschäft aufbauen, aber
    mir fehlen sowohl Monetarisierungsideen als auch Kontakte zu VC-Investoren und der Mut zur Umsetzung.
    Deshalb bleibe ich letztlich in der Realität eines gut bezahlten Angestellten stecken und empfinde dabei eine gewisse selbstkritische Resignation.

• Das Problem ist wirklich komplex.
  Wer den letzten Job wegen Unzufriedenheit mit dem Gehalt verlassen hat oder anderswo höher bewertet wird, wechselt wahrscheinlich schnell wieder.
  Umgekehrt nimmt jemand, der dringend Arbeit sucht, ein Angebot womöglich nur vorübergehend an und geht bald wieder.
  Ich frage mich, welche Auswirkungen solche Faktoren auf den Arbeitsmarkt haben.
  Eine Website, auf der man sehen könnte, welche Miete Menschen in der Umgebung zahlen, fände ich interessant.

  • Es wäre wirklich nützlich, die Mieten der Nachbarn sehen zu können.
    Die Unterschiede zwischen Gebäuden sind groß, und wenn solche Informationen offenlägen, würde die Verhandlungsmacht der Vermieter sinken.

• Wenn sich solche Daten mit algorithmischer Preisgestaltung verbinden,
  läuft es am Ende auf eine Welt hinaus, in der Arbeitgeber und Einzelhändler meine gesamte finanzielle Lage in Echtzeit erfassen
  und mir nur so viel Kaufkraft lassen, wie der Markt gerade erlaubt.

• Selbst wenn man das frühere Gehalt nennt, ist es besser, nur zu sagen, dass Boni enthalten waren, ohne die Details offenzulegen.

  • Aber da Lohnsoftware wie ADP bereits Vergütungsdaten verkauft,
    muss man vielleicht behaupten, der Bonus sei bar ausgezahlt worden.
  • Oder man formuliert es ausweichend und sagt, es sei Aktienvergütung gewesen.

• Amex und Chase verlangen bei mir oft eine Einkommensbestätigung, obwohl sie es doch bereits über Equifax wissen müssten, und ich frage mich, warum.

  • Daten sind nicht nur Information, sondern werden als Signal verwendet.
    Wenn zum Beispiel das von mir angegebene Einkommen von einem verifizierbaren Wert abweicht, wird diese Differenz als Faktor in algorithmischen Entscheidungen genutzt.

• In Schweden sind Steuererklärungen öffentlich zugänglich, sodass Unternehmen das Einkommen des Vorjahres direkt beim Staat erfragen können.
  Bei Nebentätigkeiten sind die Daten allerdings etwas verzerrt.

  • Wenn diese Informationen auch für Privatpersonen zugänglich wären, könnte man Gehälter in ähnlichen Berufen vergleichen und daraus einen Verhandlungsmaßstab ableiten.
    Andernfalls bieten Unternehmen einfach „Vorjahresgehalt plus eine Erdnuss“ an.
  • Ich verdiene selbst etwa 100.000 € im Jahr, und als meine Familie in Osteuropa davon erfuhr, galt ich sofort als „reich“.
    Wegen solcher Nebenwirkungen sozialer Transparenz könnte der Austausch zwischen Klassen in einer offenen Gesellschaft wie Schweden auch angespannter werden.

• In Japan verlangen die meisten Unternehmen, dass man das aktuelle Gehalt offenlegt.
  Dadurch werden Verhandlungen einfacher, aber zugleich auch zu einer unangenehmeren Realität.

  • Deshalb braucht man ein konkurrierendes Angebot, um Verhandlungsmacht zu haben.
  • Und es bleibt die Frage, was passiert, wenn man lügt.