Digital Gender Gap: Schwerpunkt Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wer im Arbeitsmarkt sichtbar, produktiv und wettbewerbsfähig ist. Ob Frauen an dieser Dynamik gleichberechtigt teilhaben oder strukturell ins Hintertreffen geraten, ist daher eine zentrale Gleichstellungsfrage unserer Zeit. Antworten darauf liefert die Studie „Digital Gender Gap – Schwerpunkt 2026: Künstliche Intelligenz“, die die geschlechtsspezifische Kluft bei der Nutzung von KI untersucht, den sogenannten Gender AI Gap.
Das Ergebnis: Frauen im erwerbsfähigen Alter nutzen KI-Anwendungen seltener und weniger intensiv als Männer – und dieser Unterschied ist ausgerechnet bei der jüngeren Generation besonders ausgeprägt. Die Studie zeigt, welche Faktoren dabei den Ausschlag geben: Bildungsstand, Einkommen und betriebliche Rahmenbedingungen entscheiden maßgeblich darüber, wer den Anschluss hält und wer zurückbleibt. Besonders wirksam, um diese Nutzungslücke zu schließen, sind arbeitgeberfinanzierte Weiterbildungsangebote und eine gelebte digitale Innovationskultur in Unternehmen. Auf dieser Grundlage formuliert die Studie konkrete Handlungsempfehlungen für Politik und Wirtschaft, um eine gerechte technologische Transformation ohne strukturelle Benachteiligungen zu gestalten.
Die Studie „Digital Gender Gap – Schwerpunkt 2026: Künstliche Intelligenz“ ist ein Kooperationsprojekt der Initiative D21 und des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB). Die Ergebnisse basieren auf einer Sonderauswertung der Studie D21-Digital-Index 2024/25.
Wenn KI-Lösungen bedarfsgerecht auf verschiedene Nutzergruppen zugeschnitten werden, können alle von den Potenzialen profitieren. Der neu entwickelte Indikator „Gender AI Gap“ macht geschlechtsspezifische Unterschiede in der Nutzung von KI sichtbar. Damit schafft er eine Grundlage für eine evidenzbasierte Gleichstellungs- und Digitalpolitik. Für mich steht fest: Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz hängt auch davon ab, wie und ob wir mit ihr Chancengerechtigkeit verwirklichen.
Zentrale Ergebnisse im Überblick
Frauen nutzen KI seltener als Männer. Selbst wenn Unterschiede in Soziodemografie, Beruf und Betrieb sowie Einstellungen und Kompetenzen berücksichtigt werden, bleibt ein Gender AI Gap von 8 Prozentpunkten. (S. 8)
Je jünger, desto größer der Gender Gap bei intensiver KI-Nutzung. Ohne gezielte Intervention droht, dass sich diese Lücke nicht schließt, sondern sich in der nächsten Erwerbsgeneration strukturell verfestigt. (S. 9)
Mit höherer Bildung und steigendem Einkommen öffnet sich der Gender AI Gap weiter. Ressourcen allein schaffen keine Gleichheit. Sie entfalten für Männer stärkere Effekte und verfestigen ihren KI Vorsprung. (S. 9)
Der Zugang zu digitalen Geräten und digitaler Infrastruktur erhöht die KI-Nutzung. Dieser Zugang allein reicht aber nicht aus, um den Gender AI Gap zu schließen. Dafür sind gendersensible Strategien bei der KI Implementierung nötig. (S. 11)
Das Tätigkeitsfeld prägt die KI-Nutzung. Da sie im Arbeitsalltag meist noch explorativ erfolgt, sind Geschlechterunterschiede nicht verfestigt. In KI fernen Feldern zeigen sich jedoch Nachteile für Frauen. Ohne Gegensteuern wird der Gender AI Gap wachsen. (S. 12)
Ein Gender AI Gap zeigt sich dort, wo Betriebe KI nicht aktiv und mit passender Qualifizierung implementieren. Wer KI strategisch verankert, steigert nicht nur Wertschöpfung, sondern fördert auch Geschlechtergerechtigkeit. (S. 13)
Gleichberechtigte KI-Nutzung braucht klaren Mehrwert. Entlastungserwartungen treiben Nutzung und nivellieren Unterschiede; abstrakte Sorgen mobilisieren Frauen kaum und können den Gender AI Gap sogar vergrößern. (S. 14)
Ohne lebenslanges Lernen verfestigt sich der Gender AI Gap. Lernerfahrungen hingegen helfen, ihn zu überbrücken. Aber: Lernerfahrungen, die vom sozialen Umfeld abhängen, verstärken Geschlechterunterschiede. (S. 16)
Resilienz und digitale Basiskompetenzen können den Gender AI Gap vergrößern, weil Männer stärker profitieren. Entscheidend ist eine geschlechtersensible Ausgestaltung von Qualifizierung, Anreizen und Anwendungskontexten. (S. 17)
Zentrale Handlungsempfehlungen für Politik und Wirtschaft
- Kommunikation von Chancen als Teil des Transformationsprozesses. Der erwartete Mehrwert ist der stärkste Treiber von Nutzung. Diese Erkenntnis muss strategisch eingesetzt werden.
- KI-Strategien anwendungsorientiert implementieren. Erfolgreiche Einführung setzt konkrete Anwendungsszenarien voraus, die unterschiedliche Tätigkeitsprofile und Nutzungskontexte berücksichtigen.
- Kompetenzaufbau als Kernbestandteil jeder KI-Strategie. Regelmäßige, anwendungsbezogene Lernangebote sind notwendig, um intensive Nutzung zu ermöglichen und Nutzungslücken zu schließen.
- Organisationale Lernkulturen stärken. Erprobungsräume („Learning by Doing“) für digitale Anwendungen zu schaffen, senkt Hemmschwellen und fördert Routinisierung.
- Transformationspolitik geschlechtersensibel ausrichten. Qualifizierungsangebote müssen unterschiedliche Ausgangslagen und Erfahrungen systematisch berücksichtigen, um Innovation und Chancengleichheit gleichermaßen zu fördern.
