21.10.2019

Equal Pay Day-Studie: Jede dritte Frau hat noch nie nach einer Gehaltserhöhung gefragt

Rechtzeitig zum Equal Pay Day haben StepStone und Universum eine Studie veröffentlicht, die aufzeigt, dass Frauen bereits zu Studienzeiten mit weniger Gehalt rechnen als ihre männlichen Counterparts.
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(c) Adobe Stock/nito - Frauen rechnen bereits während des Studiums mit niedrigeren Gehältern.

Er ist da. Der Tag, an dem Frauen in Österreich für den Rest des Jahres gehaltslos arbeiten: Der Equal Pay Day findet dieses Jahr am heutigen 21. Oktober statt und stellt präziser gesagt jenen Zeitpunkt dar, an dem Vollzeit arbeitende Männer bereits über das Jahreseinkommen einer Frau verfügen, die Vollzeit tätig ist.

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Öffnung der Einkommensschere bereits im Studium

Bemerkenswert an einer Studie von StepStone und Universum zu diesem Thema ist, dass sich die Einkommensschere früher öffnet als gedacht. Darin heißt es: “Schon im Studium erwarten Frauen deutlich niedrigere Einstiegsgehälter als ihre männlichen Kollegen”.

So geben sich Frauen aller Studienrichtungen im Schnitt mit rund 6000 Euro weniger Jahresgehalt zufrieden als Männer. Besonders ausgeprägt sei der Unterschied in den Naturwissenschaften: Hier rechnen männliche Studierende mit rund 38.000 Euro Jahreseinkommen, während Frauen 7.000 Euro weniger pro Jahr erwarten.

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(c) StepStone – Studentinnen der Naturwissenschaften erwarten bis zu 7000 Euro weniger Jahreseinkommen.

In wirtschaftlichen Studiengängen beträgt die Kluft dagegen rund 5000 Euro (Frauen: 33.000 Euro, Männer: 38.000 Euro), während weibliche Studierende in Engineering und IT mit rund 4000 Euro weniger pro Jahr rechnen (Frauen: 35.000 Euro, Männer: 39.000 Euro).

Equal Pay Day: “Lohnniveau in Köpfen verankert”

“Wieder einmal bestätigt sich, dass die unterschiedlichen Lohnniveaus hartnäckig in den Köpfen verankert sind”, sagt Rudi Bauer, Geschäftsführer von StepStone Österreich: “Frauen wird schon früh beigebracht, beim Thema Gehalt ja nicht zu hoch zu stapeln.”

Laut der Equal Pay Day-Studie, bei der österreichweit mehr als 10.000 Studierende befragt wurden, fußt diese Problematik auf der geschlechtsspezifischen Prioritätensetzung. Während sich männliche Studenten ein hohes Einkommen und Führungskräfte, die ihre Entwicklung fördern, wünschen, streben Frauen nach einem freundlichen Arbeitsumfeld und respektvollen Umgang.

“Ins eigene Knie schießen”

“Auch wenn Respekt am Arbeitsplatz wichtig ist: Mit der Prioritätensetzung schießen sich Frauen ins eigene Knie. Gerade im Beruf sollte man sein Licht nicht unter den Scheffel stellen. Einmal pro Jahr nach mehr Geld zu fragen ist für Fachkräfte durchaus üblich und in Ordnung – vor allem, wenn man entsprechende Leistung zeigt und Verantwortung übernimmt”, betont und animiert Bauer.

Mehr Mut gefragt

Passend dazu zeigt der StepStone-Gehaltsreport für den 1200 Fach- und Führungskräfte befragt wurden: Mehr als jede dritte Frau hat noch nie um eine Gehaltserhöhung angefragt. Die Gründe dafür liegen in fehlendem Mut und wenig Unterstützung. Laut dem Bericht graut knapp zwei Drittel aller Frauen davor, mehr Geld zu fordern. Sie fürchten ihr Verhältnis zu ihrem Vorgesetzten zu beschädigen, zweifeln an ihren Voraussetzungen dafür oder geben an, dass die Frage nach mehr Geld im Unternehmen nicht gern gesehen wird. Außerdem wird ihnen von Freunden, Familien oder Kollegen weit seltener als Männern dazu geraten, nach einer Gehaltserhöhung zu fragen.

Ohne Forderungen bleibt Kluft gleich

Durch diese Zögerlichkeit bleibt aber im System alles, wie es ist – zum Nachteil der Frauen, so Bauer: “Wenn junge Frauen in Gehaltsverhandlungen aber keine höheren Einkommen fordern, wird sich die reale Kluft kaum verringern”.

Und die ist enorm: Während das durchschnittliche Bruttoeinkommen von Männern in Österreich bei 52.033 Euro liegt, verdienen Frauen laut einer Erhebung des Städtebunds durchschnittlich 41.785 Euro brutto im Jahr – und müssen damit ein Minus von 19,7 Prozent gegenüber ihren männlichen Kollegen in Kauf nehmen.

Faire Bezahlung im Kampf um Talente

Bauer rät Arbeitgebern, aktiv auf Frauen zuzugehen und für faire Einkommen zu sorgen: “Gerade in hart umkämpften Jobmärkten kann das der Vorsprung im Kampf um die Talente sein. Wer alle Mitarbeiter fair behandelt und bezahlt, stärkt damit seine Arbeitgebermarke – und zeigt, dass er seine soziale Verantwortung auch Frauen gegenüber wahrnimmt”.


⇒ StepStone Gehaltsreport

⇒ Universumglobal

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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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