Eine KI ohne weibliche Perspektive? Das ist gefährlich!

„Algorithmen spiegeln ihre Schöpfer wider. Nur diverse Teams schaffen eine KI für alle.“

Dieser Satz sorgt regelmäßig für hochgezogene Augenbrauen – und ist genau deshalb der richtige Einstieg. Künstliche Intelligenz entwickelt sich gerade zur einflussreichsten Technologie unserer Zeit. Doch ihr Potenzial lässt sich nur ausschöpfen, wenn unterschiedliche Perspektiven in ihre Entwicklung einfließen. Denn während wir über Skalierung, Rechenleistung und neue Modelle diskutieren, gerät ein grundlegender Aspekt leicht aus dem Blick: Eine Technologie, die die Welt abbilden soll, muss auf einer breiten, vielfältigen Basis aufbauen. Ansonsten laufen wir Gefahr, bestehende Ungleichheiten und Benachteiligungen langfristig zu zementieren.

Entwickeln nur Männer die KI, haben wir ein Systemproblem

Fakt ist: Frauen sind im KI-Bereich stark unterrepräsentiert. Dr. Julia Stamm, Gründerin von She Shapes AI – einer Organisation, die sich als Katalysator für weibliche KI-Innovationen versteht – hatte auf dem Red Hat Summit: Connect 2025 in Darmstadt einige alarmierende Zahlen dazu parat. So sind die Arbeitsplätze von Frauen dreimal häufiger von Automatisierung betroffen als die von Männern. Unternehmen investieren zudem deutlich stärker in die KI-Weiterbildung männlicher Mitarbeiter als die weiblicher. In der Folge geben weit über zwei Drittel der Männer an, über KI-Kenntnisse zu verfügen, bei den Frauen ist es weniger als ein Drittel. Zugleich ist nur jede zehnte Führungsposition in KI-Unternehmen mit einer Frau besetzt. Auch bei den aktuell bekanntesten Innovationen auf dem Markt ist keine Frau das Gesicht hinter der KI. Das heißt, weibliche Perspektiven haben keinen (großen) Anteil an der Weiterentwicklung dieser wichtigen Technologie. Oder, um es überspitzt zu formulieren: Wir designen KI für eine Welt, die es so nicht gibt. Das ist ungefähr so sinnvoll, wie ein autonomes Fahrzeug nur bei Sonnenschein zu testen.

Warum? Fehlen bestimmte Perspektiven, fehlen sie später zwangsläufig auch im Output. Doch während der Datenverzerrung beim Training von Modellen viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, geraten andere Fragen ins Hintertreffen. Wer wählt die Anwendungsfälle aus? Wer stellt die Fragen, die die KI beantworten soll? Wer definiert, wie der Erfolg gemessen wird? Schon heute sieht man, wie voreingenommen KI-Modelle sind. So sortierte etwa das Rekrutierungssystem eines bekannten Onlinehändlers Bewerbungen von Frauen systematisch aus, da es mit Daten männlich dominierter Teams trainiert wurde. In einer Studie der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt gaben Sprachmodelle wie ChatGPT den Frauen für Gehaltsverhandlungen niedrigere Empfehlungen als Männern, selbst dann, wenn alle anderen Faktoren identisch waren. Im Healthcare-Bereich wiederum sind weibliche Gesundheitsdaten bis heute unterrepräsentiert, medizinische Studien basieren überwiegend auf männlichen Probanden. Werden solche Verzerrungen in KI skaliert, entstehen Fehler bei Diagnosen, Behandlungen oder Risikoprognosen. Das ist keine abstrakte Gefahr, sondern Alltag.

Meinungsvielfalt darf keine Quoten-Frage sein

In meiner Rolle erlebe ich jeden Tag, wie stark unsere Entscheidungen von Perspektiven beeinflusst werden. Wer am Tisch sitzt, definiert, welche Fragen gestellt werden und welche Lösungen entstehen. Fehlende Vielfalt führt zu blinden Flecken. Wer Vielfalt ignoriert, verzichtet somit auch bewusst auf Lösungswege und Ideen, die aus anderen Erfahrungen entstehen. Das ist nicht nur unfair, sondern auch ineffizient. Denn Chancengleichheit ist nicht ausschließlich ein Gerechtigkeitsanliegen, sondern auch ein handfester Innovationsfaktor. Was heißt das nun für uns? Wir brauchen Strukturen, die Beteiligung ermöglichen. Dazu gehören transparente Karrierepfade, flexible Arbeitsmodelle, gleiche Entwicklungsmöglichkeiten für alle und eine Kultur, in der Frauen nicht „dankbar sein müssen, dabei zu sein oder auffordernd angelächelt werden, wenn es darum geht, die leere Kaffeekanne nachzufüllen“, sondern selbstverständlich die Richtung mitbestimmen. Ohne solche Rahmenbedingungen bleibt jede Debatte über Diversität eine hohle Phrase. In unserer Red Hat Women in Leadership Community leben wir das jeden Tag. Frauen teilen Erfahrungen, unterstützen sich gegenseitig, lernen voneinander und werden zu Multiplikatorinnen. Unser Ziel ist klar definiert: Wir wollen mehr Frauen den Weg ebnen.

Es ist also höchste Zeit, das Thema nicht als lästige Diversity-Quote in die zweite Reihe zu schieben. Wir brauchen Teams, in denen Frauen nicht nur organisatorische, sondern auch technische Entscheidungen treffen. Und im Hinblick auf KI benötigen wir mehr weibliche Expertise in den Bereichen Modellvalidierung, Datenauswahl und Ethik-Boards. Denn eine digitale Realität, die nur einen Teil der Menschen widerspiegelt, können wir uns nicht leisten.