Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

18.05.2022

“The war for talents is over” – So schafft man Genderbalance in MINT-Berufen

Im MINTchanger:innen-Event von A1 ging es rund um das Thema Unterrepräsentation von Frauen in MINT-Berufen. Das Programm füllte die Keynote von Verena Pausder gefolgt von einer Podiumsdiskussion mit mehreren Expertinnen.

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✨ AI Kontextualisierung

Das von A1 ausgetragene Event unter dem Titel “MINTchanger:innen” in Wien brachte nicht nur verschiedenste MINT-interessierte Menschen zum Austausch zusammen, sondern bot auch mit unter anderem einem siebenköpfigen Panel einen vielschichtigen Input. Nach einer Keynote der deutschen Gründerin, Verena Pausder, mit dem Thema “Wie Frauen digitale Gestalterinnen der Welt von morgen werden”, kamen weitere Persönlichkeiten aus der österreichischen Wirtschaft zu einem Panel zusammen. In dem von Verena Eugster moderierten Panel diskutierten neben Verena Pausder, Sonja Wallner (CFO A1), Euke Frank (Chefredakteurin Woman), Susanne Ebm (Leitung Informationssysteme Flughafen Wien), Anna Gawin (CEO Apprentigo und DavinciLab) und Therese Niss (Vorständin MINTality Stiftung) darüber, wie ein radikaler Wandel für mehr Genderbalance im MINT-Bereich erreicht werden kann.

Den Einstieg in das Thema bot Verena Pausder, die in ihrer Keynote erklärt, was Politik, Unternehmen, aber auch einzelne Personen tun können, um mehr Mädchen und Frauen für MINT-Berufe zu begeistern. MINT steht für Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik – und in allen vier Buchstaben dieses Begriffs sind Frauen unterrepräsentiert. Da aber speziell diese Branchen überdurchschnittlich bezahlt werden, sei das auch einer der Gründe, weshalb der Gender-Pay-Gap so groß ist. Pausder macht eine Momentaufnahme: “In Deutschland gibt es 30 Prozent Absolventinnen in MINT-Berufen, während es in Österreich aktuell 25 Prozent sind. Im Jahr 2018 waren es noch 60.000 Absolventinnen, 2022 sind es bereits 120.000 Absolventinnen in diesen Bereichen. Allerdings ist die Abbruchquote bei Frauen in diesen Studiengängen deutlich höher.”

“Unternehmen sollten das genau so fördern, wie die Mitgliedschaft im Fitnessstudio”

Pausder sieht also Aufholbedarf beim Thema Frauen im MINT-Bereich – schließlich sei hier noch ordentlich Luft nach oben. Dafür verweist sie auf mehrere Ansätze. Zum einen müsse man bereits in der Schule anfangen, wo speziell in der ersten Klasse sämtliche Kinder mit unterschiedlichsten Hintergründen begleitet werden können. Zum anderen solle das Thema Tech-Fortbildung auch in Unternehmen gefördert werden – egal welchen beruflichen Weg man eingeschlagen hat. “Es wäre ja schlimm, wenn man davon ausgeht: Sobald man einmal irgendwo abgebogen ist, gibt es keinen Weg mehr in eine andere Richtung. Unternehmen sollten das Thema Fortbildungen und Sichtbarmachen von Frauen genau so fördern wie die Mitgliedschaft im Fitnessstudio und das Essen in der Kantine”, meint die Unternehmerin.

Seit Jahren spricht man über das Thema Rolemodels und auch Verena Pausder betont in ihrem Vortrag die Wichtigkeit von weiblichen Vorbildern, die andere Frauen in ihrem Werdegang prägen können. Allerdings merkt auch Pausder, dass sich in den letzten Jahren etwas bewegt – das sei definitiv nicht nur ein Narrativ der Medien.

Diversity schlägt betriebswirtschaftlich alles

Die Gründerin stellt fest: “The war for talents is over. Talent has won.” Dementsprechend stellt sich die naheliegende Frage, wie und wo man diese Talente fördern kann. Dabei sei nicht außer Acht zu lassen, dass Diversity betriebswirtschaftlich überzeugt. Pausder verweist dazu auf diverse Studienergebnisse, die unterstreichen, dass Unternehmen mit mehr Genderbalance nicht nur andere Produkte, mehr Umsatz und weniger Fluktuation, sondern auch 20 Prozent mehr Innovation aufweisen würden.

“Am Ende wird es nicht ohne Männer gehen”

Während der Panel-Diskussion wurden auch Stimmen rund um das Thema Unconscious Bias laut. Die Panelistinnen waren sich einig: Auch Männer müssen umdenken und nur gemeinsam mit ihnen, könne man eine nachhaltige Veränderung vorantreiben. Sie sollen Frauen in der Technik nicht nur fördern, sondern ihnen diese Berufe auch zutrauen und Chancen geben. Um Mädchen davon zu überzeugen, dass sie tatsächlich alles werden können, müsse man die richtigen Rahmenbedingungen schaffen. “Ein Coding-Day im Alter von neun Jahren wird sie nicht unbedingt dazu begeistern, mit 19 Jahren ein technisches Fach zu studieren. Man muss ein Mädchen nachhaltig und nachdrücklich fördern, um sie von der Technik zu überzeugen”, so Therese Niss.

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Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

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