Doppelte Benachteiligung mit strukturellen Folgen
Künstliche Intelligenz verändert Arbeit, Produktivität und Karrierewege. Doch wer KI nutzt (und wie intensiv), ist ungleich verteilt. Unsere Auswertungen (Initiative D21/IAB) 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 Betriebskontext sowie Einstellungen und Kompetenzen berücksichtigt.
Wir sprechen mit Prof. Dr. Melanie Arntz darüber, welche gesellschaftlichen Ursachen dahinterliegen, welche Konsequenzen das für den Arbeitsmarkt und Beschäftigungschancen hat – und was Politik, Arbeitgeber und Bildungssystem jetzt tun sollten.
Welche Risiken sehen Sie, wenn KI im Arbeitsalltag schneller selbstverständlich wird – aber bestimmte Gruppen sie seltener nutzen?
Die Benachteiligung, die sich aus einer geringen KI-Nutzung ergibt, hat mehrere Dimensionen. Zum einen fehlen mit KI-Kompetenzen genau solche Kompetenzen, die zunehmend nachgefragt und für Karrierewege wichtiger werden. Zum anderen fallen Frauen aber auch im Leistungsvergleich mit Männern ab, da KI-Nutzung mit Produktivitätsvorteilen einhergeht. Und zuletzt können Frauen in Unternehmen aber auch darüber hinaus weniger Einfluss nehmen auf die Art und Weise, wie und wofür KI eingesetzt wird. Sowohl die Aushandlungsprozesse rund um KI als auch deren Entwicklung wird dann primär von Männern dominiert, sodass frauenspezifische Interessen wenig Berücksichtigung finden.
In unserer Ausgangsbetrachtung nutzen Männer KI deutlich häufiger als Frauen (53 % vs. 37 %, also 16 Prozentpunkte). Was sagt Ihnen diese Größenordnung – woran denken Sie als Erstes: Zugang, Zeit, Kultur, Aufgabenprofile, Selbstwirksamkeit?
Frauen arbeiten stärker in sozialen Berufen und haben insgesamt weniger berufliche Berührungspunkte mit neuen digitalen Technologien als Männer. Aber auch geschlechtsspezifische Einstellungen können eine Rolle spielen. Zudem haben Frauen nachweislich weniger Zeit „übrig“, wenn man z.B. den Gender Care Gap mit einbezieht. Die Zeit, um KI privat zu testen und diese Erfahrungen dann auf den beruflichen Kontext zu übertragen, fällt daher möglicherweise geringer aus.
Auch nach statistischer Bereinigung (u. a. Alter, Bildung, Einkommen, Herkunft, Jobkontext, Kompetenzen/Einstellungen) bleibt ein bereinigter Unterschied von 8 Prozentpunkten. Wie interpretieren Sie solche „Restlücken“ typischerweise: Was könnte darin stecken – jenseits messbarer Merkmale?
Basis: Personen im erwerbsfähigen Alter (n=4.806); *signifikant auf dem 5 %-Level; rundungsbedingte Abweichungen bei den Gaps
Die Restlücke muss sich mit in der Erhebung unbeobachtbaren Faktoren erklären lassen. Zum einen könnte ich mir vorstellen, dass Frauen neuen Technologien tendenziell skeptischer gegenüberstehen, auch weil sie sich weniger damit beschäftigen und dadurch weniger verstehen. Zum anderen empfinden Frauen den Einsatz von KI möglicherweise eher als Täuschung und lehnen die Nutzung daher stärker ab, während Männer den Nutzen höher gewichten, besser mit anderen konkurrieren zu können. Hinzu kommt, dass Frauen aufgrund des Gender Care Gaps weniger freie Zeit zur Verfügung haben. Gerade die Nutzung von KI fängt jedoch häufig im privaten Kontext an und wird dann auf den beruflichen Kontext übertragen. Frauen sind hier zeitlich benachteiligt.
Besonders markant ist der Unterschied bei intensiver KI-Nutzung – Frauen sind dort stark unterrepräsentiert. Warum ist aus Ihrer Sicht gerade der Sprung von „mal ausprobieren“ hin zu „systematisch und fortgeschritten nutzen“ so ungleich verteilt?
Auch hier wirken möglicherweise ähnliche Mechanismen: Frauen sind eventuell unsicherer darin, ob ein intensiver Einsatz von KI zulässig ist, weil sie finden, dass sie eine ihnen übertragene Aufgabe eigenständig zu lösen haben. Entsprechende Unterschiede im Nutzungsverhalten von KI wurden in einer Studie unter Studierenden gefunden, da Frauen den Einsatz von KI insgesamt kritischer einschätzten. Entsprechend könnte es Frauen helfen, wenn es klare Richtlinien gibt, wann und in welcher Form der Einsatz von KI erlaubt ist.
Wir sehen: Die KI-Nutzung fällt mit steigendem Alter bei beiden Geschlechtern nahezu gleich stark ab. Allerdings sehen wir: Je jünger die Nutzer*innen sind, desto größer ist der Gender AI Gap bei intensiver KI-Nutzung. Was meinen Sie, welche Rolle spielen hier Lebensverläufe, Erwerbsunterbrechungen und Organisationskulturen?
Dass der Gender AI Gap mit steigendem Alter abnimmt, finde ich nicht so erstaunlich. Dahinter könnte ein Selektionseffekt stecken, denn die Erwerbstätigkeit von Frauen wird nach der Familiengründungsphase selektiver. Frauen mit stärkerer Arbeitsmarktbindung kehren eher in den Arbeitsmarkt zurück.
Welche Verteilungswirkungen erwarten Sie, wenn KI-Nutzung für Produktivität, Sichtbarkeit von Leistung und Karrierechancen immer wichtiger wird – insbesondere in Bereichen, in denen Frauen häufiger arbeiten (z. B. Verwaltung, Bildung, Gesundheit, Kommunikation)?
Frauen droht hier eine doppelte Benachteiligung. Zum einen, weil KI-Kompetenzen selbst zu einem Karrierefaktor werden. Zum anderen, weil sie im Fall einer geringeren Nutzung im Hinblick auf Produktivität und Leistung gegenüber ihren männlichen Kollegen abfallen könnten, was sie zusätzlich benachteiligt.
Viele KI-Anwendungen kommen informell in den Arbeitsalltag (bottom-up) – während Weiterbildung oft top-down und ungleich verteilt ist. Welche Verantwortung haben Arbeitgeber konkret, damit aus „privater Experimentierfreude“ kein struktureller Vorteil für bestimmte Gruppen wird?
Basis: Personen im erwerbsfähigen Alter (n=4.806). Abweichungen zu 100% aufgrund von Rundung
Wenn Arbeitgeber KI formell einführen, sollten sie darauf achten, die Einführung und auch die Weiterbildung so auszugestalten, dass möglichst alle mitgenommen werden. Im Fall von Frauen kann dies bedeuten, sie durch spezielle Weiterbildungsformate anzusprechen und sie gezielt zu fördern. Zudem sollten mögliche Bedenken im Hinblick auf die KI-Nutzung nach Möglichkeit ausgeräumt werden. So könnten klare und datenschutzkonforme Richtlinien für den Einsatz von KI besonders Frauen helfen, Nutzungshürden zu überwinden.
Wenn Sie 3 Hebel priorisieren müssten, um den Gender AI Gap zu verkleinern: Welche wären das?
Das Wichtigste wäre, die KI-Nutzung nicht der individuellen Entscheidung zu überlassen. Arbeitgeber*innen sind hier gefordert, die Nutzung von KI strukturiert zu begleiten und durch Weiterbildung und Absenken von Zugangshürden für alle im alltäglichen Gebrauch zu etablieren. Zudem sollte bei allen Aushandlungsprozessen, sei es im Betrieb oder auf politischer Ebene, besonderes Augenmerk darauf gelegt werden, dass Frauen angemessen beteiligt werden. Und in allen Bildungsprozessen ist darauf zu achten, dass KI-Kompetenzen integraler Bestandteil des Curriculums werden, sodass Selektionsprozesse hier ausgehebelt werden.
Was braucht es speziell, um den Anteil von „Power-Userinnen“ zu erhöhen – also Frauen nicht nur zum Einstieg, sondern zur fortgeschrittenen Nutzung zu befähigen?
Die Förderung sollte nicht allein Zugangshürden reduzieren oder die Grundlagenschulung sichern. Zusätzlich sollten auch weiterführende Qualifizierungen gezielt Frauen ansprechen, um sie zu Power-Userinnen auszubilden. Dies kann sich dann über Multiplikatoreneffekte auch positiv auf andere Frauen auswirken und zu einer stärkeren KI-Nutzung motivieren.
Was ist für Sie die wichtigste Botschaft aus dieser Studie – und an wen richtet sie sich primär?
Das Thema gehört auf die politische Agenda, bevor sich die festgestellten Tendenzen verstärken. Es gilt, auf allen Ebenen zu sensibilisieren und Maßnahmen zu ergreifen, die dabei helfen, den Gender AI Gap zu reduzieren. Das wird nur möglich sein, wenn auch Unternehmen, Bildungsakteure und Sozialpartner das Thema stärker in den Mittelpunkt stellen.
