KI-Studien: Egal was sie tun, Frauen machen es immer falsch!

Beim Rollout von KI in Unternehmen müssen wir auch gezielt über Frauen sprechen.¹ Es läuft nämlich nicht wie gewünscht: Im Oktober 2024 hatte die Harvard Business School bereits rund 25% weniger KI-Nutzung bei Frauen gegenüber Männern festgestellt.² Die Studie hat im Mai ein Update erfahren, und sieht weiterhin starke Geschlechterabweichungen.

Dabei stellte das DIW erst im April fest, dass Frauen von der KI-Transformation im gleichen Ausmaß betroffen sind wie Männer³. Der Bedarf, sich kontinuierlich weiterzubilden und Erfahrungen zu sammeln, besteht also für beide.

Competence Penalty #

Dass Frauen weniger KI nutzen, scheint jedoch kein reines Motivations-, Interessen- oder Fähigkeitsproblem zu sein, sondern hat komplexere Ursachen.

Zum Beispiel das hier: Werden Frauen im Umgang mit KI aktiver, erfahren sie deutlich weniger Bestätigung als Männer.
Ein aktuelles Whitepaper⁴ von Code For Good Now vermeldet, dass identische, KI-gestützte Lebensläufe deutlich schlechter bewertet wurden, wenn sie von einer Frau statt von einem Mann stammten. Der Frau wurde mangelnde Kompetenz und Vertrauenswürdigkeit unterstellt, dem Mann hingegen Eigeninitiative zugeschrieben.
Diese Funde fußen auf einer Studie von 2025⁵ mit über 1.026 Software-Ingenieur:innen. Bittere Erkenntnis hier: Frauen erhielten für KI-Nutzung etwa doppelt so hohe Kompetenzabschläge wie Männer, obwohl der bewertete Code identisch war.

Die geringere KI-Nutzung von Frauen könnte also eine durchaus vernünftige Reaktion auf diese messbare Voreingenommenheit sein. Man muss aufpassen!

Und in Deutschland? #

Auch eine deutsche Studie befasst sich mit dem Thema, beleuchtet allerdings nicht die (wahrgenommene?) Qualität, sondern allein die Quantität: Frauen nutzen auch hierzulande KI weniger.
Die Studie der Initiative D21 gemeinsam mit dem IAB⁶ beziffert den Gender AI Gap auf rund 16 Prozentpunkte. Selbst wenn man Alter, Bildung, Einkommen, beruflichen Kontext sowie eigene Kompetenzen und Einstellungen herausrechnet, bleiben etwa 8 Prozentpunkte übrig, die sich nicht erklären lassen. Dabei wurden nicht die Unterschiede bei gelegentlichem Ausprobieren betrachtet, sondern bei der intensiven, routinierten Nutzung – also genau dort, wo strategische und wirtschaftlich relevante Effekte entstehen, die Frauen auf dem Arbeitsmarkt langfristig schlechterstellen.

Kein Fähigkeitsproblem #

Egal, ob die Studien nun die Quantität oder die Qualität der weiblichen KI-Nutzung beleuchteten, sie kommen zum selben Schluss: ein reines Fähigkeitsproblem erkennen sie nicht.

Unternehmen stehen nun vor der schwierigen Aufgabe, zwei Dinge gleichzeitig zu tun: die KI-Nutzung fördern und die Bewertung dieser Nutzung entzerren. Denn Schulungen und Anreize allein greifen zu kurz, solange identische Ergebnisse je nach Geschlecht unterschiedlich beurteilt werden. Empfohlen werden blinde bzw. ergebnisorientierte Bewertungen, objektive Kriterien und eine anwendungsnahe Einführung von KI, sonst verstärken selbst gut gemeinte Programme die Ungleichheit, weil ohnehin schon Technikaffine am stärksten profitieren.

Hmm… #

In meinem persönlichen Umfeld merke ich, dass Männer lauter mit KI nach vorne preschen und weniger Hemmungen haben, KI-Generat als ihre Leistung auszugeben. Blicke ich auf das Dashboard mit den Nutzungsstatistiken unseres Firmen-ChatGPT sehe ich einige Kolleginnen mit komplexen Nutzungsmustern (z.B. hohe Anzahl von Toolnutzungen und Credit-Verbrauch), die nicht unter dem Drang leiden, jedes Arbeitsergebnis als KI-Revolution zu verkünden. Vielleicht, weil sie statt Applaus Kritik erfahren.

Ist es also eine Folge der vorgenannten Kompetenzbestrafung? Ich weiß es nicht, und da ich weder eine Frau bin, noch Ahnung von Genderstudies habe, halte ich lieber den Schnabel und stelle nur bedrückt fest: Egal, wie sich Frauen zu KI verhalten, sie können es zurzeit offenbar niemandem recht machen.