23. April 2026: Vom Nutzungsunterschied zur Gestaltungsmacht

Unsere Studie zeigt, dass Frauen KI deutlich seltener nutzen als Männer, und das lässt sich nur zu einem kleinen Teil durch soziodemografische Faktoren erklären. Berufliche Situation, betriebliche Innovationskultur, aber auch Einstellungen, Kompetenzen und Wissenserwerb spielen eine zentrale Rolle. Wie ordnen Sie diesen Befund gesellschaftlich ein? Handelt es sich aus Ihrer Sicht eher um individuelle Zurückhaltung oder um ein strukturelles Ungleichheitsproblem?

Wenn ich an die Arbeit im Verein denke und an das, was wir über digitale Teilhabe wissen, sehe ich einige Gemeinsamkeiten. Künstliche Intelligenz ist ja nicht nur etwas Technisches, sondern ein Werkzeug, das für alle nützlich sein kann. Und trotzdem entscheiden die Umstände, in denen Menschen arbeiten und leben, maßgeblich mit, wer von diesem Werkzeug profitiert und wer nicht.   

In unserer Studie „Digitales Leben“ wurde beispielsweise deutlich, dass Homeoffice von Männern und Frauen mit Kindern unterschiedlich bewertet wird. Während Männer die Arbeit von zuhause überwiegend als Entlastung wahrnehmen, erleben Frauen mit Kindern sie häufiger als zusätzliche Belastung. Männer und Frauen ohne Kinder hingegen bewerten mobiles Arbeiten ähnlich positiv. Das macht deutlich: Es geht weniger um individuelle Präferenzen oder Versäumnisse als um strukturelle Rahmenbedingungen, die Teilhabe unterschiedlich ermöglichen oder erschweren.

Unsere Analysen zeigen, dass bestimmte digitale Kompetenzen die KI-Nutzung insgesamt erhöhen, der Nutzungsvorsprung von Männern aber teilweise sogar größer wird. Warum führen mehr Kompetenzen aus Ihrer Sicht nicht automatisch zu mehr Geschlechtergerechtigkeit?

Das zeigt, wie wenig wir mit allgemeiner Kompetenzförderung ausrichten, wenn wir die Rahmenbedingungen außer Acht lassen. Wer lernt, aber keine Gelegenheit bekommt, das Gelernte anzuwenden, oder nicht in die Räume kommt, in denen KI gestaltet wird, für den bleiben auch neue Fähigkeiten wirkungslos. 

Ich sehe drei Mechanismen, die dabei ineinandergreifen: Erstens fehlt in vielen Unternehmen der konkrete Anwendungsbezug bei der KI-Einführung. Wer nicht erkennt, was KI für die eigene Arbeit leisten kann, wird sie nicht nutzen. Und wer keine Gelegenheit bekommt, das auszuprobieren, wird es auch nicht herausfinden. Zweitens wirken subtile Zuschreibungen: Wer gilt als KI-kompetent, wer wird in Pilotprojekte einbezogen, wer ist die inoffizielle Ansprechperson? Diese Fragen werden im Alltag oft unbewusst beantwortet, und die Antwort fällt strukturell häufiger auf Männer. Drittens fördert soziales Lernen, also über Kolleg*innen oder Freund*innen, vor allem die KI-Nutzung von Männern. Bei Frauen macht das kaum einen Unterschied. Unternehmen, die allein darauf setzen, dass man im Kollegium voneinander lernt, ohne es durch strukturierte Lernangebote zu unterstützen, verschenken wertvolles Potenzial.

Mich beschäftigt die Frage, warum soziales Lernen bei Männern, wenn es um KI-Nutzung geht, so gut funktioniert, bei Frauen aber nicht. Denn zu einer guten Lernkultur gehört für mich, dass alle ihr Wissen teilen und sich auch gegenseitig helfen. Von zukünftiger Forschung zum Gender AI Gap wünsche ich mir deshalb, dass den Mechanismen hinter diesem Phänomen nachgegangen wird. Für Unternehmen ist es wichtig zu verstehen, wo sie konkret ansetzen können, um solche Barrieren abzubauen.

Ein zentrales Ergebnis lautet: Arbeitgeberinitiierte Weiterbildungen können den Gender AI Gap auch bei intensiver KI-Nutzung deutlich verringern. Was bedeutet das konkret für Unternehmen und öffentliche Arbeitgeber?

Für mich ist das der Befund, den jede Personalstrategie berücksichtigen sollte. Strukturierte Weiterbildung steigert die KI-Nutzung bei Frauen überproportional und bei intensiver Nutzung schrumpft der Gap auf einen Prozentpunkt. Das ist kein marginaler Effekt, das ist ein echter Hebel.

Was daraus folgt: Weiterbildung darf kein Zusatzangebot sein, das man bei Bedarf aufruft. Sie muss regelmäßig stattfinden, nah am Arbeitsalltag und mit konkretem Anwendungsbezug. Wer das ernst nimmt, steigert nicht nur die Nutzung insgesamt, sondern schließt aktiv eine Lücke, die sich sonst weiter öffnet.

Frauen nutzen KI häufiger, wenn sie konkrete Entlastung im Arbeitsalltag erwarten. Sorgen um Jobverlust aktivieren sie hingegen kaum. Was bedeutet das für die gesellschaftliche Kommunikation und Gestaltung von KI?

Ehrlich gesagt finde ich das den menschlichsten Befund der ganzen Studie. Menschen nutzen KI nicht nur, weil sie Technologie lieben oder Angst vor der Zukunft haben. Sie nutzen sie insbesondere, wenn sie ihnen im Hier und Jetzt konkret nutzt und lästige Aufgaben abnimmt.

Die öffentliche Debatte läuft oft in die falsche Richtung: zu viel Zukunftsszenario, zu wenig Alltagsrelevanz. Dabei ist genau das der entscheidende Einstiegspunkt, die Frage: Was kann KI für mich tun, in meinem Job, mit meinen Aufgaben? Für Frauen, die Beruf und Sorgearbeit vereinbaren müssen, könnte das ein echter Einstiegspunkt sein. Aber nur, wenn wir aufhören, KI ausschließlich aus der Perspektive derer zu kommunizieren, die ohnehin schon experimentierfreudig und technologienah unterwegs sind. Daher empfehlen wir, genau hier Use Cases zu entwickeln: KI-Anwendungen, die diese Lebensrealität adressieren und konkrete Entlastung ermöglichen. Ich denke, dies würde einen echten Unterschied machen.

Unsere Studie zeigt: Der Gender AI Gap ist kein Naturgesetz, sondern veränderbar. Aber die Nutzungslücke schließt sich nicht automatisch, weder durch Bildung noch durch technischen Zugang allein. Welche politischen Stellschrauben halten Sie für besonders wirkungsvoll und welche Akteure tragen die größte Verantwortung?

Drei Dinge müssen zusammenwirken und keines davon ist optional. 

Erstens brauchen wir strukturierte, arbeitgeberfinanzierte Weiterbildungen mit echten Anreizen – und zwar für alle Beschäftigten. Ein steuerlich absetzbares Weiterbildungsbudget für Mitarbeitende wäre ein wirksames Instrument: Es könnte etwa im Rahmen einer Innovations- oder Digitalklausel gewährt werden und so Unternehmen entlasten sowie Investitionen in Qualifizierung gezielt fördern. Darüber hinaus sollte ein gesetzlicher Anspruch auf Finanzierung oder Freistellung für allgemeine berufliche Weiterbildung eingeführt werden – ergänzend zum bestehenden Bildungsurlaub. Dieser Punkt liegt mir deshalb so am Herzen, weil Qualifizierung nicht nur eine Frage der Gleichstellung ist, sondern auch eines starken Wirtschaftsstandorts.

Zweitens müssen wir früher ansetzen. Digitale Kompetenzen gehören als Kernkompetenz in die Schulen – und zwar für alle Schüler*innen, nicht nur als Wahlangebot. Wenn es dabei gelingt, junge Frauen gezielt zu ermutigen und mitzunehmen, kann das aus meiner Sicht einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, dass das Geschlecht in zehn Jahren auf dem Arbeitsmarkt keine Rolle mehr dabei spielt, wer Technologie entwickelt und einsetzt.

Drittens brauchen wir mehr Frauen in der KI – in Unternehmen, in allen Bereichen, vor allem aber in Gestaltungspositionen. Denn wer KI entwickelt, entscheidet darüber, für wen sie funktioniert. Sind Frauen in diesen Teams gleichwertig vertreten, werden KI-Systeme auch die Nutzungsrealitäten beider Geschlechter abbilden. Wer dieses Thema in seiner KI-Strategie ernstnimmt, gewinnt nicht nur bessere Produkte, sondern auch Talente, die andere sich entgehen lassen. 

Zur Frage der Verantwortung gilt: Natürlich ist Gleichberechtigung eine Gemeinschaftsaufgabe. Jede und jeder von uns muss sich fragen, welchen Beitrag er oder sie selbst leisten kann. Gestalten können und müssen vor allem diejenigen, die die Macht dazu haben, insbesondere in Wirtschaft und Politik. Was ich mir wünsche, ist, dass wir aufhören, darauf zu warten, dass andere den ersten Schritt machen.

Sehen Sie die Gefahr, dass sich bestehende Ungleichheiten durch den Einsatz von KI eher verfestigen als abbauen, wenn nicht gezielt gegengesteuert wird?

Diese Gefahr ist real. Der Gap bei intensiver KI-Nutzung ist ausgerechnet bei der jüngsten Generation am größten, also genau dort, wo die Arbeitswelt von morgen geformt wird. Wer heute als junger Mann routiniert mit KI arbeitet, Netzwerke knüpft und sich als kompetent positioniert, baut einen Vorsprung auf, der sich langfristig in Karrieren und Gehältern niederschlägt. Das ist keine abstrakte Prognose, das passiert gerade.

Was mich dabei besonders beschäftigt: Selbst gut gemeinte Maßnahmen können den Gap vergrößern, wenn sie nicht differenziert genug gedacht sind. Programme, von denen Männer stärker profitieren als Frauen, wirken nicht neutral, sie verstärken bestehende Ungleichheiten. Das bedeutet: hinschauen, evaluieren, nachjustieren. Aktionismus hilft hier nicht weiter.

Zum Abschluss: Woran würden Sie in fünf Jahren erkennen, dass sich der Gender AI Gap tatsächlich verringert hat, jenseits bloßer Nutzungsstatistiken?

Ich würde das nicht allein an den Nutzungszahlen festmachen. Wir brauchen nicht nur mehr Frauen, die KI nutzen, sondern auch mehr Frauen, die KI entwickeln und über ihren Einsatz mitentscheiden.

Was ich sehen möchte: dass Frauen von Anfang an dabei sind, wenn Anwendungsszenarien definiert und Pilotprojekte aufgesetzt werden, und nicht erst einbezogen werden, wenn die wesentlichen Entscheidungen schon gefallen sind.

Ich muss ehrlich sagen: Bei Capgemini bin ich in einer glücklichen Lage. KI ist bei uns keine Frage des Ob, sondern Teil unserer täglichen Arbeit, für alle. Das ist nicht selbstverständlich, aber es zeigt, was möglich ist, wenn ein Unternehmen das wirklich ernst nimmt. Ich bin stolz, viele Kolleginnen zu haben, die dieses Thema aktiv prägen – und darauf, dass die Leiterin unserer „AI First Global Practice“ eine Frau ist. Aber ich sage das mit dem Bewusstsein: Es ist noch Anekdote, kein Standard. Noch kein Abbild der Mehrheit.

Genau das muss sich ändern. In fünf Jahren möchte ich nicht mehr erklären müssen, warum das besonders ist. Es soll einfach so sein.