12.05.2016

Berliner Startup-Report: Frauen verdienen 25 Prozent weniger als Männer

Die Ergebnisse des Berliner Startup-Gehaltsreports zeigen Überraschendes: Weibliche Startup-Angestellte verdienen rund 25 Prozent weniger als ihre männlichen Kollegen. Damit gibt es in Startups einen größeren Gender Pay Gap als in anderen deutschen Unternehmen. Aber auch in der österreichischen Digitalbranche ist das Geschlechterverhältnis nicht ausgeglichen.
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Expansion nach Deutschland: Das müssen Startups beachten
(c) JFL Photography - fotolia.com

An kaum einem anderen Ort in Europa floriert die Startup-Szene wie in Berlin. Hier treffen sich Jungunternehmer aus der ganzen Welt, um ihre Geschäftsideen in die Tat umzusetzen. Mit dem höchsten Wachstumsindex im Startup-Ökosystem-Vergleich sind Berlin und London auf Platz sechs die einzigen Städte Europas unter den Top Ten. Doch wie zufrieden sind die Startup-Mitarbeiter in Deutschlands Hauptstadt? Wer verdient wie viel und wie sieht es im Vergleich mit Österreich aus?

Der Berliner Startup Report beantwortet viele dieser Fragen. Durchgeführt wurde er vom Branchendienst BerlinStartupJobs zusammen mit der Hochschule Aalen und dem Karriereportal Jobspotting. Insgesamt haben 3.388 Personen aus der deutschen Tech-Szene Fragen rund um ihre Gehälter beantwortet. 60 Prozent der Teilnehmer leben in Berlin, 63 Prozent arbeiten in Startup Unternehmen.

Die spannendsten Ergebnisse des Berliner Startup-Reports im Überblick:

  • Extremer Gender Pay Gap: Wer hätte das gedacht: Obwohl jung, hip und weltoffen, werden auch in (Tech-)Startups Frauen deutlich schelchter bezahlt als Männer. Das Durchschnittseinkommen der männlichen Startup-Mitarbeiter beträgt laut Studie 3.333 Euro brutto, das ihrer weiblichen Kolleginnen hingegen nur 2.500 Euro. Die Einkommensschere driftet damit um fast 25. Prozent auseinander, viel weiter als in deutschen Durchschnittsunternehmen. Dort beträgt der Unterschied laut Eurostat „nur“ 22,4 Prozent.
  • Höchste Gehälter für Software-Entwickler und Manager: Software-Entwickler verdienen mit Abstand am besten – und zwar von Anfang an. Ihr durchschnittliches Einstiegsgehalt liegt bei 2.900 Euro. Im Spitzenfeld befinden sich auch Manager, die zu Beginn mit einem Einkommen von 2.500 Euro rechnen können. Am schlechtesten schneiden Marketing- und Salesangestellte ab. Das mittlere Einstiegsgehalt in Startups beträgt 2.337 Euro.
  • Glückliche Angestellte: Wie die Studie zeigt, sind Startup-Mitarbeiter zufriedener als Angestellte anderer Unternehmensarten. Und das, obwohl sie öfter angeben, sich unterbezahlt zu fühlen.
Redaktionstipps

Wien ist nicht Berlin: Die österreichische Digitalbranche im Vergleich

Einen Gehaltsreport für Startups in der Tech-Szene gibt es für Österreich noch nicht. Schreitet man nun aber zum Ländervergleich, liefert eine Studie von Digitalista, dem Netzwerk für Frauen in der Digitalbranche und dem Marktforschungsunternehmen MindTake Research, brauchbare Zahlen.

Ob in Startups oder anderen Unternehmen, auch hierzulande sind die Mitarbeiter in der Digitalbranche besonders zufrieden mit ihren Jobs. Männer übrigens häufiger als Frauen. Ein höheres Einkommen dürfte aber nicht der Grund für die Arbeitsbegeisterung der Herren sein. Glaubt man der Digitalista Studie, gibt es in der Digitalbranche in Österreich nämlich keine geschlechterspeziefischen Gehaltsunterschiede.

Was die Höhe des Verdienstes betrifft, ist man hier geteilter Meinung: Etwa die Hälfte der Befragten hält sich für unterbezahlt, die andere Hälfte ist mit ihrem Einkommen zufrieden. Vom Geschlecht ist die Zufriedenheit relativ unabhängig. Dass sich das Geschlechterverhältnis dennoch nicht die Waage hält, zeigt sich anderweitig: Unter den Eigentümern finden sich signifikant mehr Männer (12 Prozent) als Frauen (4 Prozent). Und auch am unteren Ende der Karriereleiter geht die Schere auseinander, jedoch in die andere Richtung: 46 Prozent der Angestellten ohne Führungsposition sind weiblich, nur 33 Prozent männlich.

+++ Mehr zum Thema: Männer und Frauen der Digitalbranche einig: Familienplanung ist Karrierekiller +++

Die Ergebnisse zur Studie im Detail findet ihr hier.
Was bei der Digitalista-Studie herausgekommen ist, findet ihr hier.

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Ein Kunde fragt nach dem Lieferstatus seiner Bestellung. Ein anderer benötigt eine Produktempfehlung. Ein dritter möchte wissen, welche Bedingungen für eine Reklamation gelten. Obwohl alle drei Anfragen im Kundenservice eingehen, stellen sie unterschiedliche Anforderungen an den Einsatz künstlicher Intelligenz. Denn während eine Produktberatung individuell formuliert werden kann, müssen Auskünfte zu Vertragsbedingungen auf verbindlichen Informationen beruhen.

Für mittelständische Unternehmen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lässt sich genau festlegen, welche Informationen KI-Agenten nutzen und welche Aufgaben sie eigenständig übernehmen dürfen?

Unternehmen müssen bestimmen, worauf die KI zugreifen darf

Moderne Sprachmodelle können Informationen verarbeiten, Zusammenhänge erkennen und Antworten formulieren. Im Kundenservice reicht diese Fähigkeit allein jedoch nicht aus. Entscheidend ist, dass die KI ausschließlich auf Informationen und Funktionen zugreift, die für das jeweilige Anliegen freigegeben sind.

Bei Fragen zu Lieferbedingungen sollte sie beispielsweise nur die aktuellen Unternehmensrichtlinien berücksichtigen. Bei einer allgemeinen Produktberatung kann es dagegen sinnvoll sein, verschiedene Wissensquellen miteinander zu verknüpfen. Für eine Bestellstatusabfrage wiederum benötigt der Agent Zugriff auf aktuelle Daten aus einem angebundenen System.

Was in der Praxis häufig unterschätzt wird: KI muss im Unternehmen nicht als frei agierendes System eingesetzt werden. Durch gezielte Konfiguration lassen sich Informationsquellen, Antwortvorgaben und Handlungsmöglichkeiten so eingrenzen, dass KI-Agenten innerhalb klar definierter Regeln arbeiten. Damit können Unternehmen KI auch dort einsetzen, wo Verlässlichkeit und Kontrolle besonders wichtig sind.

Dabei lässt sich nicht nur festlegen, welche internen Dokumente, Datenbanken oder externen Quellen verwendet werden dürfen. Auch der Zugriff auf eine Websuche oder die Ausführung bestimmter Aktionen kann eingeschränkt werden.

Restriktiv, generativ oder agentisch: Der Anwendungsfall entscheidet

Je nach Aufgabe können unterschiedliche KI-Ansätze zum Einsatz kommen. Diese schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern lassen sich innerhalb einer Kundenservice-Lösung miteinander kombinieren.

Restriktive KI: Antworten innerhalb klarer Vorgaben

Bei verbindlichen Auskünften sind enge Grenzen notwendig. Ein restriktiv konfigurierter KI-Agent greift ausschließlich auf freigegebene Informationen zurück und darf definierte Antwortvorgaben nicht verlassen.

Fehlen die erforderlichen Informationen, sollte das System keine Aussagen ergänzen oder Vermutungen anstellen. Stattdessen kann es die Anfrage an einen Mitarbeitenden weiterleiten.

Dieser Ansatz eignet sich beispielsweise für Garantiebedingungen, Vertragsinformationen oder sensible Serviceprozesse.

Generative KI: Individuelle Antworten auf kontrollierter Wissensbasis

Andere Anliegen erfordern eine flexiblere Kommunikation. Möchte ein Kunde mehrere Produkte vergleichen oder technische Zusammenhänge verstehen, kann generative KI Informationen aus hinterlegten Wissensquellen zusammenführen und verständlich aufbereiten.

Dabei muss die KI nicht auf ihr allgemeines Trainingswissen zurückgreifen. Sie kann so konfiguriert werden, dass ihre Antworten ausschließlich auf ausgewählten Unternehmensinformationen basieren. Die Formulierung bleibt flexibel, während die zugelassenen Informationsquellen klar definiert sind.

Agentische KI: Aufgaben innerhalb festgelegter Berechtigungen ausführen

Agentische KI geht über die reine Beantwortung von Fragen hinaus. Sie kann verfügbare Werkzeuge auswählen, Schnittstellen nutzen und mehrstufige Aufgaben bearbeiten.

Beispielsweise kann ein KI-Agent eine Bestellnummer entgegennehmen, den zugehörigen Status über eine Schnittstelle abfragen und die Information anschließend verständlich ausgeben.

Welche Aktionen er ausführen darf, legt das Unternehmen fest. Ein Agent kann somit berechtigt sein, Bestelldaten abzurufen, ohne gleichzeitig Änderungen oder Stornierungen vornehmen zu dürfen.

Die Steuerung erfolgt auf Ebene einzelner Anliegen

Für mittelständische Unternehmen ist es häufig sinnvoll, nicht sämtliche Kundenanfragen nach denselben Regeln bearbeiten zu lassen.

So lässt sich beispielsweise festlegen, dass ein Agent bei Fragen zu Unternehmensrichtlinien ausschließlich interne Dokumente verwendet. Bei allgemeinen Fachfragen kann eine ergänzende Websuche erlaubt sein. Geht es hingegen um kundenspezifische Informationen, erfolgt der Zugriff über eine autorisierte Schnittstelle.

Auch die Grenzen der Automatisierung können individuell definiert werden. Während ein Agent den Bearbeitungsstand einer Reklamation selbstständig mitteilen darf, kann eine Erstattungsentscheidung weiterhin einem Mitarbeitenden vorbehalten bleiben.

Entsprechende Möglichkeiten zur Verknüpfung von Wissensquellen, KI-Funktionen und bestehenden Systemen bieten Plattformen wie DialogBits für den KI-gestützten Kundenservice.

Praxisbeispiel: KI-Agent beim HERDT-Verlag

Wie sich die Bearbeitung unterschiedlicher Kundenanliegen mit kontrollierten Systemzugriffen verbinden lässt, zeigt der HERDT-Verlag für Bildungsmedien.

Dort unterstützt der KI-Agent „Berti“ Kunden im Online-Shop. Über angebundene Werkzeuge kann er unter anderem Bestellinformationen abrufen und verschiedene Anliegen innerhalb eines Gesprächs bearbeiten.

Die verfügbaren Funktionen und ihre Einsatzmöglichkeiten werden dabei konfiguriert. Anhand der jeweiligen Kundenanfrage wählt der Agent ein geeignetes Werkzeug aus, ohne uneingeschränkten Zugriff auf sämtliche Systeme zu erhalten.

In den ersten zwei Wochen nach der Umstellung beantwortete Berti bereits 76 Kundenanfragen eigenständig. Die Success Story des HERDT-Verlags zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis umgesetzt wurde.

Fazit: Kontrolle ist die Grundlage sinnvoller Automatisierung

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundenservice bedeutet nicht, künstlicher Intelligenz möglichst viele Freiheiten einzuräumen. Vielmehr müssen Unternehmen bestimmen können, welche Informationen genutzt, welche Antworten formuliert und welche Aktionen ausgeführt werden dürfen.

Gerade für mittelständische Betriebe liegt darin ein wesentlicher Vorteil: Unterschiedliche Serviceprozesse lassen sich automatisieren, ohne für jede Anfrage denselben Handlungsspielraum zuzulassen. Entscheidend ist nicht, wie viel ein KI-Agent grundsätzlich kann, sondern was er im jeweiligen Kontext tatsächlich darf.

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