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 ↩︎

Studie on Bedarfsfokus

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

Competence Penalty #

Und in Deutschland? #

Kein Fähigkeitsproblem #

Hmm… #