Gender on Bedarfsfokus

Links 003: Vorbereitung auf 2026-KW-29

Thu, 09 Jul 2026 21:37:00 +0200

Zur Vorbereitung auf die nächste Woche wieder eine Hand voll Links, dieses Mal zu: Stromkosten, KI-Kommunikationskatastrophe, Claude und Schema, AI Jailbreaks, Stargate in UK, Computer-Höchstgeschwindigkeit, Frauen & KI und ein sehr hungriges Datacenter.

Kein Werkzeug, kein Hilfsmittel, kein Artefakt altert spurlos.
(Foto: Michael Schaffler)

AI heizt ein: Google braucht mehr Strom #

—Quelle

Google’s exponential path to climate-wrecking digital bloat

ketanjoshi.co Ketan Joshi / 01.07.2026

Ketan Joshi analysiert Googles neuesten Nachhaltigkeitsbericht, wonach der Stromverbrauch 2024-2025 mit +12 Terawattstunden so stark wie nie zuvor stieg, angetrieben vor allem durch generative KI.

Kernaussage ist, dass dieses Wachstum exponentiell verläuft und Google mit 43 TWh Jahresverbrauch mittlerweile mehr Strom nutzt als ganze Länder, während das Unternehmen mit fragwürdigen Effizienz- und “vermiedene Emissionen”-Kennzahlen von den real explodierenden Gesamtemissionen ablenkt.

Dieses wohlige Gefühl der Überforderung: Talkformat diskutiert aus den Fugen geratene KI-Kommunikation. #

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Kollaps des Wissens

3sat.de 3sat / NANO Talk / 11.06.2026

Das Panel ist zwar etwas zu einmütig, ich wünsche mir etwas mehr Konflikt, aber alles, was hier geäußert wird, klingt sinnvoll und schlüssig. Teilnehmer waren:

Martin Andree, Medienwissenschaftler und Unternehmer, der als außerplanmäßiger Professor an der Uni Köln zu digitalen Medien lehrt, 2019 das KI-Start-up AMP Digital Ventures gründete und 2025 das Buch „Krieg der Medien: Dark Tech und Populisten übernehmen die Macht“ veröffentlichte.
Anna-Verena Nosthoff, Juniorprofessorin für Ethik der Digitalisierung in Oldenburg und Ko-Direktorin des Critical Data Lab, die zu Macht von Big Tech, digitalem Strukturwandel der Öffentlichkeit und Technikautoritarismus forscht und 2026 die Monografie „Kybernetik und Kritik“ veröffentlicht hat.
Andreas Butz, Professor für Informatik an der LMU München, lehrt und leitet dort den Masterstudiengang Mensch-Computer-Interaktion und ist seit 2014 Mitglied sowie seit 2018 Vorsitzender des Wissenschaftlichen Beirats des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz.

Bitte rechts ranfahren: Brauchen wir eine Höchstgeschwindigkeit für Compute? #

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A Speed Limit for Computers

caolan.uk Caolan McMahon / 02.07.2026

Caolan McMahon überträgt Ivan Illichs These, dass Energie/Geschwindigkeit oberhalb einer Schwelle Ungleichheit statt Nutzen erzeugt, auf Rechenleistung – so wie E-Bikes bewusst auf 25 km/h¹ begrenzt sind, könnte eine bewusste Drosselung von Computern mehr Autonomie und Zugänglichkeit schaffen statt weniger.

Kernaussage: Unbegrenztes Rechenleistungswachstum konzentriert Macht bei wenigen. Gezielte Begrenzung (statt zentraler Regulierung) könnte ein Weg zu gerechterer, dezentralerer Technologie sein.

Das sind jedoch nur die Ansichten eines Einzelnen. Sie erlauben aber Einblicke in die Gedankenwelt von Tech-Ethik, Dezentralisierung und den gesellschaftlichen Folgen der KI/Rechenzentren-Konzentration und sind ein guter Ausgangspunkt, um zum Thema zu recherchieren und die eigene Haltung zu schärfen.

Sterntalerchen: Stargate in UK entpuppt sich als leeres Versprechen #

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OpenAI’s apparent failure to visit key site raises questions over UK investment

theguardian.com The Guardian / 04.07.2026

Der Guardian enthüllt, dass Stargate UK - OpenAIs milliardenschweres Rechenzentrums-Projekt in Großbritannien - offenbar kaum mehr als eine PR-Aktion war. Weder OpenAI noch Partner Nscale besuchten je den zentralen Standort in North Tyneside, und von den beworbenen “30 Mrd. £” Investitionen waren nur 10 Mrd. £ (von Blackstone, für ein separates Projekt) tatsächlich zugesagt. Die restlichen 20 Mrd. £ waren rein hypothetisch.

Die Regierung räumte ein, dies sei schlicht der Betrag, den der Standort bräuchte, nicht was Investoren versprochen hätten. Quellen zufolge brauchte die Regierung kurz vor Trumps Staatsbesuch im September 2025 eine große Ankündigung; Nscale wurde überrumpelt, und Altman “hielt den Kopf hin”, als das Projekt im April 2026 pausiert wurde.

Hinzu kommen fehlende Infrastruktur (kein Netzanschluss, nur eine geschwärzte Alternativlösung) und Lokalpolitiker, die nie eingebunden wurden und das Projekt für unwahrscheinlich halten. Die Regierung verweist dagegen auf eine Taskforce und den geplanten Ausbau der Energiekapazität bis 2028. Der Bericht schließt an eine frühere Guardian-Recherche² an, die viele solcher britischen KI-Deals als “Phantom-Investitionen” bezeichnet hatte.

Ob man das als bewusste Irreführung oder als übliche PR-Aufrundung wertet, ist Ansichtssache. Künftig wird hoffentlich bei solchen Groß-Ankündigungen genauer nachgefragt, was tatsächlich zugesagt und finanziert ist und was nur “potenziell” möglich wäre. Die eigentliche Hürde bleibt ohnehin physisch: Netzanschluss, bezahlbare Energie und Infrastruktur sind entscheidender als eine Absichtserklärung im diplomatischen Kontext.

Bunte Enshittification: Zuviele Features! #

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The modern app

dbushell.com David Bushell / 02.07.2026

Es bringt nichts, den Artikel zu beschreibem, klickt einfach und lasst das Beispiel einer AI-enhanceten, enshittifizierten³ und feature-überladenen Electron-App auf Euch wirken.

Zentraler Appell des Autors David Bushell:
“It’s all your fault! I sure as heck didn’t ask for it. Remember when they made entire video games on a 32 KB floppy disk? Those were real developers.”

Ohne Leine frisst Claude Dein Schema: Schwächen der neuesten Anthropic-Modelle #

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Better Models: Worse Tools

lucumr.pocoo.org Armin Ronacher / 04.07.2026

Armin Ronacher beschreibt, dass neuere Claude-Modelle (Opus 4.8, Sonnet 5) bei Tool-Aufrufen häufiger fehlerhafte Schemas erzeugen als ältere Versionen, obwohl sie leistungsfähiger sind.

Seine Kernthese: Die Modelle wurden vermutlich stark auf Claude Codes eigenes, fehlertolerantes Harness trainiert und generalisieren diese Nachlässigkeit fälschlich auf andere Tool-Umgebungen mit strikteren Schemas. Relevant für Entwickler, die LLM-Agenten mit eigenen Tool-Definitionen bauen und auf robuste Schema-Einhaltung angewiesen sind.

“:q” ohne KI: Vim Classic #

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Interview: Drew DeVault on an AI-free version of Vim

jasonpolak.substack.com Jason Polak / 07.07.2026

Drew DeVault, der auch für den Sway-Windowmanager⁴ verantwortlich ist, den ich auch nutze, während ich diesen Text schreibe, ist der Inbegriff eines sperrigen Open Source Aktivisten, der immer wieder durch polarisierende Aussagen auffällt.

Eine aktuellere Entwicklung ist, dass DeVault mit Vim ein Urgestein der Text- und Codeeditoren geforkt hat: Sein Vim Classic soll frei von KI-Code sein.⁵

Jason Polak hat ihn nun auf seinem Substack-Blog ausführlich dazu interviewed.

Chatty Unchained: Jailbreaks im Deutschlandfunk #

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Wie sich Chatbots mit „Jailbreaks“ entfesseln lassen

deutschlandfunk.de Deutschlandfunk / Eva Wolfangel / 02.07.2026

Wenn es eine Person gibt, der es bei IT-Themen zu folgen gilt, dann ist es Eva Wolfangel. Entweder auf LinkedIn, wo sie als deutliche no-bullshit Stimme zu Techthemen agiert, oder auf Mastodon, wo sie genauso wertvoll, vielleicht sogar persönlicher und praxisnäher/technischer kommuniziert⁶.

Jedenfalls war Eva beim Deutschlandfunk und hat dort ihre Erfahrungen mit LLM-Jailbreaks geteilt, also die (durchaus geglückten) Versuche, die Guardrails von Claude & Co zu umgehen oder gar zu brechen. Wer noch nie mit der Thematik Kontakt hatte, sollte unbedingt reinhören.

Frauen + KI = Inkompetenz: Studien sind ernüchternd #

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Women Who Use AI Seen As Incompetent; Men Who Use AI Seen As Pragmatic

forbes.com Forbes / Michelle Travis / 25.06.2026

Frauen trifft bei der Nutzung von KI im Beruf eine Kompetenzstrafe. Der Artikel nimmt dabei einen sehr US-amerikanischen Blick ein. Ergänzt um die deutsche Perspektive habe ich diese Woche ebenfalls dazu gebloggt: KI-Studien: Egal was sie tun, Frauen machen es immer falsch!

Absacker: Nimmersatt #

—Quelle

The Story of the Very Hungry Datacenter

mastodon.social Katherine Copsey / 08.07.2026

Für Eltern deutlich witziger als für kinderfreie Menschen: Die “Raupe Nimmersatt”⁷ als Datacenter.

(Hinweis: Der Post stammt von einer australischen Grünen-Politikerin. Ohne zu wissen, wofür diese Person steht, amüsierte es mich dennoch sehr, denn ich habe ein kindliches Gemüt.)

Kleine Randnotiz: Wenn der Elektromotor ohne Pedalentritt beschleunigt, sprechen wir in Deutschland bis 20km/h von “Leichtmofas” und dann wird es gleich wieder komplizierter, vor allem wenn das Ding dann doch mehr als 20km/h fährt, und diese 5km/h darüber entscheiden, ob eine Helmpflicht gilt oder nicht aber andere Länder das durchaus anders sehen als Deutschland (Österreich z.B. strenger). Also: Aufpassen & Informieren! ↩︎
Revealed: UK’s multibillion AI drive is built on phantom investments
theguardian.com The Guardian / 09.03.2026 ↩︎
Enshittification
de.wikipedia.org Wikipedia / 08.07.2026
Enshittification beschreibt den von Cory Doctorow geprägten Begriff für den schleichenden Qualitätsverfall digitaler Plattformen, bei dem Anbieter zunächst Nutzer mit attraktiven Angeboten locken, dann zugunsten von Geschäftskunden optimieren und schließlich beide Seiten zugunsten der eigenen Profitmaximierung ausbeuten. ↩︎
Sway (window manager)
en.wikipedia.org Wikipedia / 25.05.2026 ↩︎
Hier die Ankündigung aus dem März:
Vim fork announced by Drew DeVault: purist want to keep AI out of codebase
cybernews.com Ernestas Naprys / 27.03.2026 ↩︎
Und wo sie zusätzlich ihre Erlebnisse mit der Deutschen Bahn unter dem Hashtag #evatraindestroyer schildert. ↩︎
Die kleine Raupe Nimmersatt
de.wikipedia.org Wikipedia / 10.02.2026 ↩︎

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

Tue, 07 Jul 2026 19:25:00 +0200

Mehrere Studien zeigen auf: Frauen trifft bei der Nutzung von KI im Beruf eine Kompetenzstrafe. Gleichzeitig liegen sie in der Nutzung dieser Technologien gegenüber männlichen Kollegen zurück. Das ist ein Problem.

Frau mit männlich verortetem Werkzeug, bislang noch geduldig und zurückhaltend.
(Foto: Rob Griffin)

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.

Kurzer Disclaimer, bevor man mich des Abschreibens verdächtigt. Anstoß für diesen kleinen Rechercheüberblick war dieser Artikel von Forbes, den meine Frau mir am Wochenende mit den Worten “Jepp, hat nix mit KI zu tun” zu lesen gab:
Women Who Use AI Seen As Incompetent; Men Who Use AI Seen As Pragmatic
forbes.com Forbes / Michelle Travis / 25.06.2026
Ich fand ihn aber viel zu ausufernd und opinionated, außerdem ging er naturgemäß nicht auf die deutsche Situation ein, die meine Leser vermutlich dringlicher interessiert. ↩︎
Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI Over Time
hbs.edu Cranney, Katelyn / Solène Delecourt / Rembrand Koning / Harvard Business School Working Paper No. 25-023 / Oktober 2024, überarbeitet Mai 2026 ↩︎
Frauen von KI-Transformation im Beruf nicht deutlich stärker betroffen als Männer
diw.de Deutsches Institut für Wirtschaftsforschung / Pressemitteilung / 01.04.2026
Anmerkung: Der Titel irritiert im ersten Moment: Hintergrund ist die Sorge, Frauen wären von der Disruption noch stärker betroffen als Männer, an der Aussage, dass KI sehr wohl ein Frauenthema sei, ändert das aber nichts.
Tatsächlich fand ich bei meiner Recherche auch noch einen Artikel vom Handelsblatt⁷, der neuer ist als die DIW-Meldung und wieder behauptet, Frauen seien doch stärker betroffen, leider kann ich dem aufgrund der Paywall nicht nachgehen. ↩︎
The AI Judgment Penalty
codeforgoodnow.com Code For Good Now / Zehra Chatoo / Juni 2026
Der Forbes-Artikel spricht von Studie, das PDF ist aber eher ein Inbound-Werbe-Whitepaper für die ex-Meta-Mitarbeiterin Zehra Chatoo (Linkedin). Ihre mehrjährige Rolle als Metas Head of Strategy & Planning sowie das breite Medienecho verleihen dem Dokument dennoch Relevanz. ↩︎
Competence Penalty Is a Barrier to the Adoption of New Technology
ssrn.com Gai, Phyliss Jia / Hou, Jiayi / Tu, Yanping / 11.05.2025 / doi:10.2139/ssrn.5255039 ↩︎
Digital Gender Gap. Schwerpunkt 2026 Künstliche Intelligenz
initiatived21.de Jahn, Sandy / Carola Burkert / Katharina Diener / Britta Matthes / Initiative D21 & IAB / 2026
Kompakter Einstieg: Management Summary ↩︎
Warum Frauen vom KI-Wandel stärker betroffen sind
handelsblatt.com Handelsblatt / 25.06.2026 ↩︎