21.02.2022

FemTech boomt, aber ein wichtiger Bereich wird gerne übersehen

Kommentar. FemTech ist keine Nische. Die Hälfte der Weltbevölkerung besteht aus Frauen.
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Frauen sind keine Nische. In Österreich lebten Anfang 2021 laut Statistik Austria 4.535.712 Frauen und 4.396.952 Männer. Weltweit betrachtet gibt es zwar etwas mehr Männer, aber nicht in dem Ausmaß, in dem es die Welt der Tech-Innovationen manchmal beinahe glauben lässt. Wie durch ein Brennglas sieht man diesen Missstand, wenn Frauen innovative Produkte für Frauen vor meist männlichen Investoren pitchen. “Ich frage zuhause mal meine Frau, ob die das nutzen würde”. Ja, diesen Satz sagen Investoren, die sonst natürlich häufig in Startups investieren, deren Produkte sie nicht nutzen oder nicht nutzen können. 

Das und noch viele andere Punkte mit Optimierungsbedarf beschreibt Angel-Investorin Katja Ruhnke (CK Venture Capital) in ihrem sehr guten Buch “Female Money”. Es gibt da ganz konkrete Beispiele. Über Pinky Gloves wurde vergangenes Jahr schon viel geredet. In aller Kürze: Zwei Männer stellen im Fernsehen pinke Gummihandschuhe für den Wechsel von Tampons vor und ein anderer Mann überlegt, das mit richtig viel Geld zu unterstützen. Weniger oft wird über diesen Fall geredet: Dieselbe TV-Show. Zwei junge Frauen stellen Periodenunterwäsche vor. Es wird diskutiert, ob das nicht zu nischig sei. Es kommt ein verhaltenes Investmentangebot von einer TV-Investorin, aber weit unter der Vorstellung der Gründerinnen, die ablehnen. Was aus Periodenunterwäsche mittlerweile wurde, haben vermutlich sogar Menschen ohne Periode mitbekommen.

Digital Health: 3 Prozent der Investments für FemTech

Periode, Fertilität und Schwangerschaft. Das sind die Bereiche, in denen bisher am meisten “FemTech”-Startups gegründet wurden, wie eine aktuelle Analyse von McKinsey zeigt. Die Aufmerksamkeit für das Thema ist laut dem Report im letzten Jahr massiv gestiegen – gemessen an der Zahl veröffentlichter Artikel, aber auch gemessen an der Zahl der Investmentsummen. 2,5 Milliarden Dollar sollen 2021 in FemTechs geflossen sein. Gemessen am Digital Health Sektor schätzt McKinsey, dass etwa drei Prozent der Investments in FemTech fließen. Das klingt wenig, aber generell betrachtet geht das in die richtige Richtung. 

Große Lücke mit viel Potenzial für Female Leadership

Ein Bereich wird sowohl von Gründerinnen, als auch von Investorinnen aber bisher kaum bearbeitet, obwohl er sehr wichtig wäre: Die größten weißen Flecken hat McKinsey bei der Menopause ausgemacht. Es geht um jene Phase, in der Frauen am wahrscheinlichsten in hohe Managementpositionen aufsteigen. Die Frage, wie gut wir mit den Effekten der Menopause umgehen, ist auch eine Frage, die für Female Leadership wichtig ist. Die Menopause ist schlecht erforscht. Frauen, die diese hormonelle Umstellung durchmachen sind meistens bereits in ihren 50ern. Vielleicht auch 40. Manchmal 30. Symptome treten meist jahrelang auf und die Liste liest sich relativ beliebig: Hitzewallungen, Schlafstörungen, manchmal Angstzustände, Gelenkschmerzen, etc. Würde das fast jeden Mann im typischen CEO-Alter betreffen, hätten wir wahrscheinlich schon eine Impfung dagegen.

Die weißen Flecken im McKinsey-Report zeigen, dass es im Bereich FemTech noch viel Potenzial zu heben gilt, das weit über diesen eng gedachten Bereich hinausgeht. Rund die Hälfte der Weltbevölkerung besteht aus Frauen, wenn wir die Zukunft für alle gestalten wollen, müssen wir sie mit allen gestalten. Probleme und Herausforderungen, die die Hälfte der Weltbevölkerung betreffen, sind keine Nische. Wir brauchen starke Gründerinnen und starke Investorinnen, um diese weißen Flecken endlich zu füllen. 

Weiße Flecken auf der Karte der FemTech-Innovationen laut McKinsey © McKinsey
Weiße Flecken auf der Karte der FemTech-Innovationen laut McKinsey © McKinsey
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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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