Frauen in Führungspositionen in der Technologiebranche sind Männern bei der Nutzung von GenAI voraus
In ihrer jüngsten Studie untersuchte die Boston Consulting Group (BCG) den Anteil von Frauen und Männern, die Anwendungen auf der Basis von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) einsetzen.
In der Anfangszeit wurden neue Technologien traditionell eher von Männern als von Frauen genutzt. Laut einer YouGov-Umfrage aus dem Jahr 2020 liegt der Anteil der Frauen, die neue Technologien nutzen, unter 40 %. Wenn die Einführung von GenAI einem ähnlichen Trend folgt, besteht die Gefahr, dass sich das Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern im Technologiesektor - in dem derzeit weltweit weniger als 30 % der mittleren und höheren Führungskräfte Frauen sind - weiter vergrößert.
Die Studie "Women leaders paving the way in GenAI" von BBCG legt jedoch nahe, dass Frauen mit gleicher oder höherer Wahrscheinlichkeit als Männer GenAI-basierte Anwendungen übernehmen werden.
Es gibt große Unterschiede bei der Nutzung von GenAI nach Joblevel, Jobfunktion und Alter
Die Umfrage ergab, dass 68 % der Frauen, die im Technologiesektor arbeiten, GenAI-Tools mehr als einmal pro Woche bei der Arbeit nutzen, verglichen mit 66 % der Männer. Darüber hinaus übertreffen ältere Frauen in technischen Bereichen (Technik, IT, Kundendienst, Vertrieb und Marketing) ihre männlichen Kollegen bei der Nutzung von GenAI um 14 Prozentpunkte.
Im Vergleich zu Männern sind sich Frauen in leitenden Positionen der potenziellen positiven Auswirkungen von GenAI auf ihre Arbeit ähnlich oder stärker bewusst - junge Frauen glauben dies jedoch seltener. Allerdings liegen weibliche Führungskräfte in nicht-technischen Bereichen bei der Nutzung von GenAI um 2 Prozentpunkte hinter den Männern zurück, Frauen in niedrigeren Positionen sogar um 5-12 Prozentpunkte. "Bei älteren, nicht-technischen Frauen ist das mangelnde Vertrauen in ihre Fähigkeit, mit neuen Technologien umzugehen, der Grund für den Rückstand", sagte Mária Pálinkás, Partnerin bei BCG.
Bei jungen Frauen in technischen Berufen beträgt der Rückstand 7 Prozentpunkte, was das bereits in vielen Technologieunternehmen bestehende Ungleichgewicht zwischen den Geschlechtern noch verschärfen könnte. "Diese Diskrepanz könnte laut BCG darauf zurückzuführen sein, dass junge Frauen weniger Zugang zu den Unternehmensnetzwerken und Meetings haben, in denen GenAI-Strategien entwickelt werden, und weniger in die ersten GenAI-Programme eingebunden sind", fügte Mária Pálinkás hinzu.
Ältere Frauen berichteten über eine gleiche oder größere Risikotoleranz in technischen und nicht-technischen Funktionen als Männer und jüngere Kolleginnen, was der Analyse zufolge auf die Entwicklung im Lebensverlauf zurückzuführen ist. Ältere Frauen, die bereits viele Hindernisse überwunden haben, um ihre derzeitige Position zu erreichen, haben die Risikobereitschaft entwickelt, die für den Erfolg unerlässlich ist. Im Gegensatz dazu fühlen sich junge Frauen in technischen Funktionen oft weniger frei, Experimente zu wagen, insbesondere mit neuen Technologien, weil sie weniger Erfahrung und Autorität haben.
>Die Kluft zwischen den Geschlechtern kann verringert werden
GenAI bietet eine einzigartige Gelegenheit, die Geschlechterkluft zu schließen, aber das erfordert proaktive Schritte von Unternehmen und den Frauen, die sie beschäftigen, sagte Pálinkás. "Neben dem Dienstalter sind das Alter der Frauen, ihre Rolle im Unternehmen und ihre Lebenserfahrung Faktoren, die Unternehmen bei der Einführung und Nutzung von GenAI berücksichtigen müssen." fügte er hinzu.
Unternehmen, die bereit sind, GenAI zu nutzen, können dieses neue Instrument laut BCG nutzen, um die Geschlechterlücke zu schließen. Befürwortung durch die Führung und Veränderungsmanagement, gezielte Schulungsprogramme, solide Planung und verantwortungsvolle KI-Richtlinien sowie proaktives Karrieremanagement können helfen.
Über die Studie: Die Studie "Women Leaders Paving the Way in GenAI" stützt sich auf die Daten einer BCG-Umfrage unter mehr als 6.500 weiblichen und männlichen Angestellten in Deutschland, Indien, Japan, den Vereinigten Staaten und dem Vereinigten Königreich. Die Teilnehmer arbeiteten auf vier Einstiegsebenen und in acht Funktionen innerhalb der Technologiebranche.
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