Männern sieht man Ärger an – zumindest mehr als Frauen. Zu diesem Ergebnis kommt eine internationale Studie der Webster Vienna Private University. Gegenstand der Untersuchung war der Einfluss von beruflichem Status und dem Geschlecht auf die Wahrnehmung emotionaler Gesichtsausdrücke. Konkret wurde analysiert, wie wir Emotionen von Männern oder Frauen in Führungspositionen wahrnehmen.
Ausgangslage war die Annahme, dass verschiedene Führungsstile auch durch die Gesichtsausdrücke widergespiegelt werden. Unter der Leitung von Marc Méhu am Department of Psychology wurde herausgefunden, dass die Wahrnehmung solcher Führungssignale durchaus von der beruflichen Position und dem Geschlecht abhängt – und das sowohl beim Sender als auch beim Empfänger der Signale.
„Unser Gesicht drückt nicht nur Emotionen aus, sondern ist auch ein wichtiges Steuerungsinstrument für den Umgang mit Mitmenschen. So beinflusst er in einer Arbeitsplatzumgebung auch das Verhältnis zwischen Vorgesetzten und Untergebenen – und wirkt sich so auf Jobzufriedenheit, Arbeitseinsatz, Krankenstand und Burnout-Gefährdung aus“, so Méhu.
Die Leitfrage der Studie war, inwieweit ein bestimmter – bildlich dargestellter – Gesichtsausdruck einer ihm entsprechenden Emotion (Überraschung, Glücklichsein, Traurigkeit, Angst, Ärger, Missfallen) richtig zugeordnet werden konnte.
Die Studie kommt zu mehreren Ergebnissen: Im Bezug auf die Führungsposition zeigt sich, dass die Gesichtsausdrücke des Chefs besser identifiziert wurden, als jene von Untergebenen. Außerdem kommt die Studie zum Ergebnis, dass der Ausdruck von „Ärger“ bei männlichen Vorgesetzten klar eindeutiger identifiziert werden konnte als bei Frauen.
„Hierarchien und Wettbewerb sind für Männer wichtige Dimensionen ihrer sozialen Interaktion. Der Ausdruck von Ärger ist dabei ein bedeutendes Mittel. Frauen hingegen sind in ihren sozialen Interaktionen mehr auf die Stabilität des sozialen Umfelds fokussiert. Ärger zum Ausdruck zu bringen, trägt wenig dazu bei. Diese Konzepte beeinflussen unsere Erwartung an den Ausdruck von Emotionen der jeweiligen Personen. Wir erwarten den Ausdruck von Ärger ganz einfach eher von einem männlichen als von einer weiblichen Vorgesetzten – und interpretieren deren Gesichtsausdrücke entsprechend.“
Ganz klar kommt auch heraus, dass „Traurigkeit“ unabhängig vom beruflichen Status bei Frauen eindeutig klarer identifiziert wurde – ebenso auch „Missfallen“. Hingegen sieht man „Angst“ wiederum Frauen weniger an als Männern.
„Unternehmen können nur dann nachhaltig erfolgreich sein, wenn Konkurrenzdenken zwischen Kollegen durch positive und konstruktive Zusammenarbeit ersetzt wird. Das richtige Interpretieren von Emotionen ist dabei wesentlich“, so Méhu.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
WienIT: 500 Nutzer:innen für die konzernweite KI-Plattform
Vor eineinhalb Jahren nahm das bei der WienIT angesiedelte Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe seine Arbeit auf. Eine Zeit, die vor allem von Aufbauarbeit geprägt war. Im Zentrum steht heute weniger ein einzelner Vorzeige-Use-Case als eine Infrastruktur: eine zentrale KI-Plattform für den gesamten Konzern. Warum dabei bewusst auf Eigenentwicklung gesetzt wird und Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind.
Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT
Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.
Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.
„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.
Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.
Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose
Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.
Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.
Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.
Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT
Digitale Souveränität als Leitprinzip
Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.
Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.
Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.
Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind
Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.
Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.
Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT
Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option
Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.
Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.
Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.
„Welches Problem lösen wir?“
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.
Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“
Agentische KI und ein Hackathon
In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.
Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.
Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.
Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.
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