Der Gender AI Gap: Ein strukturelles Innovations- und Gerechtigkeitsproblem
Künstliche Intelligenz (KI) verändert Arbeit, Produktivität und Karrierewege. Doch wer KI nutzt (und wie intensiv), ist ungleich verteilt. Unsere Auswertungen zeigen einen deutlichen Gender AI Gap: Frauen nutzen KI seltener und weniger intensiv als Männer – auch dann noch, wenn man Unterschiede in Alter, Bildung, Einkommen, Berufs- und Tätigkeitskontext sowie Kompetenzen berücksichtigt.
Wir sprechen mit Prof. Dr. Jutta Allmendinger darüber, welche gesellschaftlichen Ursachen dahinterliegen, welche Konsequenzen das für Teilhabe und Arbeitsmarkt hat – und was Politik, Arbeitgeber und Bildungssystem jetzt tun sollten.
Wenn Sie auf den Begriff „Gender AI Gap“ schauen: Was ist aus Ihrer Sicht das eigentlich Neue daran – und was ist „nur“ eine Fortsetzung klassischer Ungleichheiten?
Die meisten Lücken zwischen Männern und Frauen sind zunächst bereichsspezifisch. Der Gender Pay and Income Gap bezieht sich auf den Erwerbsarbeitsmarkt, der Gender Care Gap auf die Familie. Beim Gender AI Gap ist das ganz anders. Er strahlt in alle gesellschaftlichen Bereiche aus: Politik, Gesellschaft, Wirtschaft, Familie, Recht, Kultur und Bildung. Und er kumuliert Ungleichheiten über die Bereiche hinweg.
Dies liegt auch daran, dass sich der Gender AI Gap in so vielen Facetten zeigt: in der Entwicklung generativer KI, in deren Nutzung, in den Kenntnissen von und über KI, im Vertrauen in KI, in der Wahrscheinlichkeit, den Arbeitsplatz zu verlieren, die erworbenen Kenntnisse zu kapitalisieren und einen neuen Arbeitsplatz zu finden.
Hohe Bildung erhöht die KI-Nutzung – aber gleicht den Gender AI Gap nicht aus; selbst hochgebildete Frauen nutzen KI seltener als hochgebildete Männer. Wie erklären Sie, dass Bildung zwar „Türöffner“ ist, aber nicht automatisch gleiche Nutzungschancen schafft?
Gerade gut gebildete Frauen zeigen gesunde Skepsis gegenüber generativer KI. Sie vermissen Transparenz, Verlässlichkeit, Privatheit. Oft liegt es also nicht an den „Nutzungschancen“ von Frauen, sondern vielmehr daran, dass Frauen die generative KI nicht nutzen wollen. Das kann schnell zu einem Teufelskreis werden. Je weniger Frauen KI nutzen, desto weniger können sie in entscheidenden Positionen darauf hinwirken, dass KI transparenter, inklusiver, verlässlicher und umweltfreundlicher wird.
Basis: Personen im erwerbsfähigen Alter (n=4.806); Abweichungen zu 100 % aufgrund von Rundung.
Ein zentrales Ergebnis unserer Studie ist: Dieselben soziodemografischen Faktoren „wirken“ für Frauen und Männer unterschiedlich. Welche Erklärungsmuster finden Sie dafür in Ihrer Forschung am plausibelsten?
Die unterschiedliche Wirkung des Bildungsstands habe ich bereits dargestellt. Beim Alter sehen wir ähnliche Effekte. Bei sehr jungen politisch interessierten Frauen zeigt sich ein besonders hoher Gender AI Gap aus besagten Gründen. Frauen zwischen 40 und 50 Jahren können ihr Erfahrungswissen und ihre hohen Kompetenzen aufgrund fehlender KI-Affinität oder geringen KI-Vertrauens weniger als Männer in Karrieregewinne umsetzen. Auch hier hat das Alter geschlechtsspezifische Folgen. Auch der Faktor Zeit ist wichtig. Frauen haben im Allgemeinen weniger freie Zeit als Männer, insbesondere in bestimmten Lebensphasen. Wenn man diesen Interaktionseffekt nicht beachtet, werden die Haupteffekte oft falsch interpretiert.
Und abschließend: Wenn Sie sich die hier dargestellten Ergebnisse der Studie ansehen: Was ist für Sie die wichtigste Botschaft – und an wen richtet sie sich primär (Politik, Unternehmen, Bildungsakteure, Sozialpartner)?
Da fällt die Entscheidung schwer. Natürlich müssen wir in Bildung und Ausbildung viel tun, natürlich muss die Politik diesen Bereich viel stärker als bislang in den Blick nehmen. Lassen Sie mich daher die Unternehmen näher in den Blick nehmen: Wenn die Hälfte der Belegschaft KI nicht vertraut, diese nicht anwendet oder sich aufgrund zeitlicher Beschränkungen nicht einarbeitet, führt dies zu erheblichen Produktivitätsverlusten, erhöht sich der Gender Pay Gap, der Fachkräftemangel, die Innovationsfähigkeit. Die Kosten sind immens. Frauen müssen also in die Entwicklung von KI einbezogen werden und über deren Einsatz mitentscheiden können. Es braucht diese und weitere Maßnahmen, um die Legitimation von KI zu erhöhen.
