14.02.2024

Equal Pay Day und Gender Gaps: Schuld ist nicht die Teilzeit, oder?

Wie war das nochmal? Equal Pay Day ist der Tag im Jahr, bis zu dem Frauen gratis arbeiten. Oder Tag, ab dem Frauen gratis arbeiten? Und - wer ist daran Schuld? Eine Expertin erklärt.
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Der heutige 14. Februar markiert nicht nur das alljährliche Fest der Liebe, sondern auch den Equal Pay Day: Erst an diesem Tag haben Frauen das Gehalt erreicht, das Männer bereits bis zum 31. Dezember 2023 verdient haben. Das kommuniziert der gemeinnützige Verein Equal Pay, der sich als Initiative für Einkommensgerechtigkeit positioniert.

Danach liege die Einkommensdifferenz in Österreich im Durchschnitt bei 12,4 Prozent. Das sind 45 Arbeitstage pro Jahr, an denen Frauen symbolisch kostenlos arbeiten. Anders ausgedrückt heißt dies: Frauen arbeiten von Jahresbeginn bis zum 14. Februar kostenlos, damit sie am Ende des Jahres das Gehalt ihrer männlichen Kollegen aus dem Vorjahr erreichen.

Wohl angemerkt sei: Es handelt sich um Einkommensdifferenzen im Durchschnitt. So hat die Berufsgruppe der Beamt:innen Lohngleichheit bereits erreicht, wie der Verein Equal Pay kommuniziert. Im Gegensatz dazu verdienen angestellte Frauen im Durchschnitt 29 Prozent weniger als Männer – umgerechnet also 19.205 Euro pro Jahr.

Der Equal Pay Day war doch gerade erst, oder?

Ja, und zwar am 31. Oktober 2023. Diesen Tag hat aber nicht der Verein Equal Pay, sondern das Frauenserviceportal des Bundeskanzleramtes als Equal Pay Day datiert. Dessen Vergleichsgröße ist nämlich eine etwas andere.

Und zwar hatten am 31. Oktober 2023 Österreichs ganzjährig beschäftigte Männer schon jenes Einkommen erreicht, wofür Frauen noch bis Jahresende 2023 arbeiten mussten. Die durchschnittliche Entgeltdifferenz betrug demnach 16,9 Prozent und entsprach einem Zeitraum von 62 Kalendertagen.

Wirft man einen Blick auf die beiden Equal Pay Days, sprechen wir von einer merklich anderen Zahl, nämlich: 45 Tage und 12,4 Prozent Entgeltdifferenz nach dem Verein Equal Pay im Vergleich zu 62 Kalendertagen und 16,9 Prozent Entgeltdifferenz nach dem Frauenserviceportal des Bundeskanzleramtes.

Die Gender Gaps sind nach diesen beiden Berechnungsarten sichtlich anders. Das liegt aber nicht an Ungenauigkeit, sondern an anderen Bezugsgrößen, erklärt die Wirtschaftswissenschaftlerin Monika Köppl-Turyna, die seit 2020 als Direktorin beim Institut für Wirtschaftsforschung Eco Austria tätig ist:

“Verdient Mann mehr oder Frau weniger?”

“Man kann den Unterschied zwischen zwei Größen auf zwei Arten berechnen. Im Falle des Equal Pay Days ist das entweder der Vergleich zum Männerlohn oder der Vergleich zum Frauenlohn”, erklärt Köppl-Turyna und meint weiter: “Alle diese Ausdrucksweisen sind äquivalent. Es geht eher um die Frage: Welche Fragestellung will ich beantworten?”

Um die Berechnung des Gender Pay Gaps, auf den sich die Datierung des Equal Pay Day stützt, zu verstehen, erklärt Köppl-Turyna: “In der Vanilla Version vergleichen wir im Gender Gap alle mit allen. Dabei können wir zwei Möglichkeiten anwenden: Verdient Mann mehr oder verdient Frau mehr”, so die Expertin.

Schuld ist nicht die Teilzeit, oder?

“Wenn wir Gender Gaps nur anhand ganzjährig Vollzeitbeschäftigter berechnen und ihn um Teilzeitbeschäftigte bereinigen, ist er definitiv geringer, als wenn man Teilzeitarbeitende inkludiert. Das zeigt: Der Hauptgrund für den unbereinigten Gender Pay Gap ist die Teilzeitarbeit. Und in weiterer Folge: Das Kinderkriegen”, erklärt Köppl-Turyna.

“Das ist nicht nur in Österreich so, sondern auf der ganzen Welt. In Österreich ist der Kinderkriegen- und Teilzeit-Effekt allerdings höher als in vielen anderen Ländern”, erklärt die Expertin. Gründe dafür seien unter anderem konservative soziale Normen oder fehlende Betreuungsplätze – vor allem für in Vollzeit arbeitende Eltern.

Köppl-Turyna weiß aus ihrer Tätigkeit als Direktorin bei Eco Austria, dass rund ein Viertel der Frauen in Österreich ohne Kinder in Teilzeitanstellungen arbeiten. Bei Frauen mit Kindern sind es 80 Prozent. Hinzu kommt, dass es in Teilzeitbeschäftigungen oft niedrigere Stundenlöhne gibt, als im selben Job auf Vollzeitbasis – und damit kommen Einkommensunterschiede zustande, so die Expertin.

Dennoch warnt Köppl-Turyna davor, Lohndifferenzen auf Basis “gleicher Arbeitsaufgaben” zu berechnen, denn: “Oft ist der Gender Pay Gap ein Ausdruck von nicht perfekter Messung von dem, was die Menschen eigentlich in ihrem Job machen. Das wird in der Diskussion oft unterschlagen. Damit wir wirklich sagen können: Mann und Frau machen die exakt gleiche Arbeit – dafür müssen wir sehr viel wissen. Und zu diesem Wissen kommen wir oft nicht.”

Neubewertung von Jobs gefordert

Christa Kirchmair, Präsidentin des Vereins Equal Pay, verweist im Lichte des Equal Pay Days gerade eben auf den Gender Pay Gap, der trotz Bereinigung um Teilzeitarbeitende besteht. Kirchmair zufolge handle es sich hierbei um eine durchschnittliche jährliche Einkommensdifferenz von 6.189 Euro für in Vollzeit arbeitende Frauen.

Gegenüber brutkasten fordert die Equal-Pay-Präsidentin, Frauen in leitende Positionen zu bringen und Rahmenbedingungen für Gender-Gleichheit in Unternehmen zu schaffen. Dazu zählt die Neubewertung von Jobs, um bessere Vergleichbarkeit herzustellen.

Außerdem adressiert Kirchmair, die strukturelle Benachteiligung von stereotyp-weiblichen Berufsgruppen wie Kosmetik, Handel, Bildung oder Pflege zu beenden. Indes appelliert sie an Führungskräfte, Unternehmen und Politik, Sensibilität aus- und konservativ soziale Normen abzubauen.

“Ein Gender Gap ist kein Nachweis von Diskriminierung”

Die Moral der Equal-Pay-Day-Geschichte: Teilzeit und Kinderkriegen spielen laut Wirtschaftswissenschaftlerin Köppl-Turyna eine größere Rolle als oft angenommen. Unterschiedliche Berechnungsweisen des Equal Pay Days sind nicht ungenau oder abweichend, sondern äquivalent und mit anderen Bezugsgrößen berechnet. Es gilt daher immer, die Vergleichsgröße im Hinterkopf zu behalten und sich zu fragen: Sind Männer- oder Frauen-Gehälter die Ausgangslage? Was bedeutet Teilzeitarbeit und Kinderkriegen im Job? Inwiefern sind “dieselben” Jobs tatsächlich vergleichbar?

Köppl-Turyna warnt indes davor zu sagen, ein Gender Pay Gap sei ein Nachweis von Diskriminierung: “Diskriminierung findet auch statt, wenn kein Gender Pay Gap vorhanden ist und umgekehrt. Der Gender Pay Gap ist kein Indikator dafür, ob Geschlechterdiskriminierung vorhanden ist oder nicht.”

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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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