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KI & Big Data: Wir brauchen mehr weibliche Data Scientists!

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Autor: Jonas Völker

In einer Welt der Digitalisierung und Globalisierung gehören Frauen in Deutschland oft noch zu den Verlierern. Nach einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2019 kann jeder fünfte Beschäftigte durch den technologischen Fortschritt seinen Job verlieren – wovon Frauen stärker betroffen sind.
Ein Grund ist mitunter die fehlende Zeit zur Fortbildung aufgrund von Kindererziehung und unbezahlter Haushalts- und Pflegearbeit. Zu Corona-Zeiten hat sich der Umstand der unbezahlten Care-Arbeit zusätzlich verstärkt. Doch ist dies nicht der einzige Grund.
Die Selbstselektion als Frau führt zur Unterrepräsentation in KI und Big Data. Eine Studie der Boston Consulting Group aus dem Jahr 2019 ergab, dass Frauen das Berufsbild des Data Scientists als zu abstrakt, theoretisch und wettbewerbsorientiert wahrnehmen. Das Image, das Data Science anhaftet, schreckt Frauen ab. Dies ist alarmierend, da Jobs von Frauen durch die Prozessdigitalisierung am meisten gefährdet sind.

Digitalisierung: Chance und Hindernis

Berufliche Rollen wie Data Scientist, Machine Learning Engineer und KI Product Manager sind gefragter denn je. Aktuell verzeichnet Deutschland noch einen KI-Fachkräftemangel. Und genau dieser Mangel an Spezialisten hindert eine Vielzahl von Unternehmen daran, Projekte in den Bereichen KI und Big Data einzuführen.
In einer IDC-Studie aus dem Jahr 2018 gab mehr als die Hälfte der Unternehmen an, Projekte wegen fehlender Experten nicht umsetzen zu können. Über 80 % der Firmen haben keine Fachkräfte für diesen Bereich. Deswegen ist die Frauenförderung mit Wirtschaftsförderung gleichzusetzen.

Starke Frauen, starke Wirtschaft

Frauenförderung ist keine Employer Branding-Strategie oder CSR-Maßnahme. Mehr Teilhabe von Frauen am digitalen Arbeitsmarkt fördert unsere Volkswirtschaft. Alleine aus ökonomischen Gründen ist es sinnvoll, Frauen zu fördern, um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken. Daher ist es umso wichtiger für Frauen, einen Rahmen zur Weiterbildung zu schaffen, um den Gender Gap in den neuen Datenberufen und in der KI entgegenzuwirken.
Letztendlich müssen wir uns in der modernen Arbeitswelt, wo lebenslanges Lernen unerlässlich ist, auch von der geradlinigen Bilderbuchkarriere verabschieden. Durch den technologischen Wandel und Fachkräftemangel brauchen wir mehr Quereinsteiger, die um die Ecke denken und flexibel auf Änderungen reagieren.
Das bedeutet auch, dass wir Programme anbieten sollten, nicht nur für Frauen an den Hochschulen, sondern auch für Kassiererinnen oder Sekretärinnen, die eine berufliche Neuorientierung anstreben. Denn genau diese Personen sind durch die Automatisierung mitunter am stärksten von Arbeitslosigkeit gefährdet.

Wir müssen jetzt handeln!

Expert*innen für Zukunftstechnologien lassen sich nicht von heute auf morgen ausbilden. Im Schnitt braucht es nach einer Umfrage von KDNuggets aus dem Jahr 2013 knapp fünf Jahre, um Data Scientists auszubilden. Was können wir – als Individuen, Gesellschaft, Wirtschaft und Staat – konkret tun, um Frauen in diesen Bereichen zu fördern?

  1. Ich als Frau kann Vorbild und Mentorin sein und vorleben, dass es selbstverständlich ist, im Tech-Bereich zu arbeiten. Als Frau kann ich andere ermutigen, indem ich als Mentorin fungiere. Damit das Feld greifbar nah, statt abstrakt aufgefasst wird, kann ich Anwendungsfälle aus der Praxis an Schulen, Universitäten, bei Meetup-Gruppen und Konferenzen vorstellen.
  2. Gemeinnützige Organisationen für KI und Big Data sind die Säule unserer Gesellschaft, um Frauen für Zukunftsthemen zu begeistern. Organisationen bieten ein Netzwerk mit Gleichgesinnten an. Frauen können sich gegenseitig in ihrer beruflichen Umorientierung oder Karriere in datengetriebenen Jobs unterstützen.
  3. Unternehmen müssen offen sein für den beruflichen Quereinstieg – sowohl für Akademiker*innen als auch Nicht-Akademiker*innen. Unternehmen müssen bei der Einstellung von Beschäftigten flexiblere Lebensentwürfe zulassen. Germanistik-Absolvent*innen oder Hochschulabbrecher*innen sollte im Bewerbungsprozess genauso berücksichtigt werden wie Informatiker*innen.
  4. Der Staat muss die Verantwortung tragen, Frauen gezielt zu fördern – und den Unterricht an Schulen und Universitäten für die digitale Welt anpassen. Aktuell übernehmen die Agentur für Arbeit und das Jobcenter die Kosten für eine Umschulung zum Data Scientist. Jedoch muss die Regierung Programme gezielt für Frauen initiieren, um diese bei einem Karrierewechsel in einen datengetriebenen Beruf zu unterstützen.

Zudem muss sich der Unterricht an Bildungseinrichtungen für die digitale Zukunft ändern. So sollte beispielsweise im Mathematikunterricht nicht nur die Statistik, sondern auch der Umgang mit Statistiktools erlernt werden. Auch sollten Universitäten Programmiersprachen und Software in den Kursen verwenden, die für den Arbeitsmarkt relevant sind.
In ihrem Buch „Unsichtbare Frauen“ beschreibt die britische Autorin Caroline Criado-Perez, wie durch Verzerrungen in Datenerhebungen die kontinuierliche und systematische Diskriminierung von Frauen weiter verschärft wird. So schreibt Criado-Perez:

Eine Welt, die für alle funktionieren soll, können wir nicht ohne Frauen entwerfen.

Deshalb gilt: Ein Deutschland, das für alle funktionieren soll, können wir nicht ohne unsere Frauen entwerfen. Für eine gleichberechtigte Zukunft brauchen wir mehr Women in Data.
Den vollständigen Beitrag finden Sie auf www.business-punk.com.
Ein Gastbeitrag von Mina Saidze

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