24.02.2016

Studie: Sind Frauen etwa die besseren Coder?

Eine aktuelle Studie kommt zu einem überraschenden Ergebnis. Demnach könnten Frauen die besseren Coder sein. Das Problem: Codes werden weniger wertgeschätzt, wenn sie von Frauen geschrieben wurden. Aber, stimmt das auch?
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(c) stokkete-fotolia: Frauen in der Technik werden oft unterschätzt.

Es ist kein Geheimnis: Der Mangel an weiblichen Fachkräften in der IT-Welt ist offensichtlich. Letzten Sommer hat eine besondere Aktion auf Twitter zusätzlich darauf aufmerksam gemacht. Die im Silicon Valley lebende Isis Anchalee hatte unter dem Hashtag #Ilooklikeanengineer Entwickler, die nicht dem typischen Klischee entsprechen, aufgerufen, ein Foto von sich zu veröffentlichen. Viele weibliche Developer hatten sich damals daran beteiligt. Tenor der Aktion: Nur, weil weibliche Entwickler vielleicht nicht dem typischen Bild eines Technikers entsprechen und nicht so stark vertreten sind, müssen sie nicht schlechter sein.

Erste Programmiererin

(c) imago stock&people- diepresse.com

Als erste Programmiererin der Welt gilt übrigens die britische Mathematikerin Ada Countess of Lovelace, die von 1815-1852 lebte. Im Jahr 1975 gab das Pentagon eine universell einsetzbare Computersprache in Auftrag – „ADA“.

Sie erfährt, dass eine riesengroße Rechenmaschine gebaut werden soll und entwickelt einen Rechen-Algorithmus. Die Maschine wird zwar nie gebaut, der Algorithmus der Mathematikerin hingegen gilt heute als allererstes Computerprogramm überhaupt.

Nun möchte eine Studie herausgefunden haben, dass Frauen vielleicht sogar die besseren Programmierer sein könnten. Dafür haben Computerwissenschaftler die Developer-Plattform GitHub näher unter die Lupe genommen.

GitHub

Auf GitHub können Programmierer Codes veröffentlichen. Der webbasierte Speicherplatz soll das Teilen von Codes vereinfachen und hilft, die unterschiedlichen Versionen der Codes von Software-Projekten zu organisieren. Das ist vor allem wichtig, wenn mehrere Entwickler zusammen an einem Code arbeiten, damit beim Programmieren nichts verloren geht. (Hier erfährst du was GitHub bzw. Git ist)

Die Plattform macht es möglich, dass man auch bei fremden Projekten mitentwickeln kann. Dabei wird dem „Eigentümer“ des Codes ein sogenannter „pull request“ (eine Anfrage) gestellt, damit dieser die gemachten Änderungen übernehmen kann.

Frauen die besseren Coder?

Die Forscher haben festgestellt, dass 78,6 Prozent aller Anfragen auf GitHub („pull requests“) eher angenommen werden, wenn sie von Frauen stammen – bei Männern sind es nur 75,6 Prozent.

computer-1185626_640Die Forscher fanden außerdem heraus, dass Anfragen von Frauen generell eher angenommen wurden – unabhängig davon, ob das Geschlecht sichtbar war. Hier musste die Qualität ausschlaggebend gewesen sein. Augenscheinlich war, dass die eingereichten Code-Änderungen von Frauen einen größeren Umfang zeigten, als jene von Männern.

Insider versus Outsider

Im nächsten Schritt filterte man für die Studie in zwei Gruppen: Jene Gruppe von Einreichern, bei der man das Geschlecht sehr einfach herausfinden konnte und in jene, bei der das Geschlecht versteckt wurde. Überdies unterschied man zwischen „Insidern“, also Personen, die in einem Projekt sehr involviert und daher bekannt waren und „Outsiders“, über die man weniger wusste.

In der ersten Gruppe war die Akzeptanz-Rate in etwa gleich hoch, Anfragen aus der Gruppe wurden unabhängig vom Geschlecht angenommen oder abgewiesen. In der Gruppe der „Outsider“ zeigte sich jedoch ein anderes Bild: Hier wurden Anfragen von Frauen zu 71,8 Prozent angenommen, wenn ihr Geschlecht nicht sichtbar war. Sobald es klare Angaben gab, dass es sich um Frauen handelte, wurden nur noch 62,5 Prozent aller Anfragen akzeptiert.

„Pull Requests von Frauen werden generell eher angenommen“, schreiben die Forscher in der Studie. Bis zu dem Moment, wo klar ist, dass die Änderungsanfragen von einer Frau stammen: „Wenn sie von außen kommen und ihr Geschlecht klar erkennbar ist, wird die Arbeit von Frauen schlechter beurteilt als jene von Männern.“

Zweifel an Richtigkeit

In Online-Foren ist man sich unsicher, ob diese Studie relevante Aussagen trifft. Dort meinen GitHub User, dass man generell nicht nachsehe, ob der Nutzer nun eine Frau oder ein Mann sei.

 

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Steinberger, Peter Steinberger, OpenClaw, OpenAI
© zVg - Jeannette Gorzala.

Der globale KI-Wettlauf hat nicht nur wirtschaftliche, sondern auch geopolitische Dimensionen erreicht. Sowohl die USA als auch Europa erkennen die Bedeutung strategischer Initiativen, um KI-Entwicklung aktiv zu fördern und zu gestalten. Trotz unterschiedlicher politischer und wirtschaftlicher Rahmenbedingungen verfolgen beide Regionen ähnliche Ziele, die auf strukturellen Innovationen beruhen. Insbesondere in den Bereichen Regulatory Sandboxes, Datenzugang und Behördenstrukturen existieren bemerkenswerte Parallelen.

Sandboxes: Flexibilität als Innovationstreiber

Sowohl die USA als auch Europa setzen auf Regulatory Sandboxes – flexible Räume, in denen Unternehmen Innovationen im Dialog mit Regulierungsbehörden entwickeln können, ohne sofort den vollen regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, während die Behörden wertvolle Erkenntnisse über Technologie sammeln.

In den USA sind Sandboxes bereits in zahlreichen Bundesstaaten etabliert (z.B. im Bereich FinTech, LegalTech). Das AI Legislative Framework aus März 2026 sieht nunmehr auch die Einrichtung von spezifischen KI-Sandboxes vor. Europa hingegen hat mit dem EU AI Act bereits in 2024 die Notwendigkeit von Sandboxes für den KI-Bereich formalisiert. Jeder EU-Mitgliedsstaat hat bis August 2026 mindestens eine horizontale KI-Sandbox zu etablieren, wobei ergänzend auch lokale, sektorspezifische und grenzüberschreitende Sandboxes möglich sind, um Innovationspotenziale zu bündeln. Ergänzend ermöglicht der EU AI Act auch das Testen von Hochrisiko-KI-Systemen unter Realbedingungen außerhalb von Sandboxes als innovationsfördernde Maßnahme.

Während die USA sehr markt- und wettbewerbsorientiert agieren, werden in der EU aktuell Ressourcen für die Umsetzung von Regulatory Sandboxes in Diskussionen zum Digitalen Omnibus gebunden. Durchführungsrechtsakte bleiben auf der Strecke, der Aufbau der Organisationsstruktur ist deutlich im Verzug. Debattiert wird sogar eine Verschiebung der Deadline für Sandboxes auf Dezember 2027.

Während die USA schneller agieren, könnte Europa trotz der Herausforderungen von der langfristigen Strukturierung profitieren. Für Unternehmen bedeutet dies, dass es unerlässlich ist, die regulatorischen Landschaften zu verstehen und in strategische Innovationspläne zu integrieren.

Daten: Zugang als Wettbewerbsvorteil

Zugang zu großen, qualitativ hochwertigen Datensätzen bleibt ein entscheidender Wettbewerbsvorteil im KI-Bereich. Die USA setzen im National AI Legislative Framework auf die Öffnung von staatlichen Datensätzen, um Unternehmen eine breitere Datenbasis für präzisere KI-Modelle zu bieten. Europa verfolgt einen ähnlichen Weg, allerdings mit stärkerer Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheit. Die Europäische Datenstrategie, unterstützt durch den Data Act und den Data Governance Act, fördert den freien Datenfluss innerhalb definierter regulatorischer Grenzen.

Der Data Act ermöglicht einen effizienteren Zugang zu und Austausch von Daten zwischen Unternehmen und öffentlichen Institutionen, indem er den rechtlichen Rahmen für die Nutzung öffentlicher und privater Datensätze schafft. Der Data Governance Act sorgt für eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Daten, indem er die Einrichtung von sicheren Datenräumen fördert. Zusammen zielen diese Gesetze darauf ab, dass der freie Datenfluss vorangetrieben wird, ohne die Rechte der betroffenen Personen zu gefährden, was Unternehmen einen stabilen und sicheren Rahmen für die Nutzung von Daten zur Innovation und Wettbewerbsfähigkeit bietet.

Behördenstrukturen: Optimierung statt Expansion

Eine weitere bemerkenswerte Parallele ist die Nutzung bestehender Behördenstrukturen zur Überwachung von KI-Entwicklungen. In den USA soll die Aufsicht durch bereits etablierte Institutionen wie die Federal Trade Commission (FTC) und die Food and Drug Administration (FDA) erfolgen, die mit den jeweiligen Sektoren vertraut sind und schnell auf neue Entwicklungen reagieren können.

In Europa verfolgt der EU AI Act ebenfalls den Ansatz der Einbindung bestehender Aufsichtsbehörden und delegiert grundsätzlich die Marktüberwachungskompetenzen im KI-Bereich an bereits zuständige Sektorbehörden (z.B. Maschinen, Medizinprodukte, Spielzeug) und Datenschutzbehörden, um bürokratischen Overhead zu minimieren. Für jene Bereiche, für die es noch keine dezidierte Aufsichtsbehörde gibt (z.B. Personal, Bildung), muss eine Zuordnung der Aufsichtskompetenz erfolgen. Für KI-Modelle ist das neue EU AI Office in Brüssel zuständig, das zentralisiert die Aufsicht über KI-Modelle übernimmt. Auch hier liegt der Fokus auf der Optimierung bestehender Strukturen und der Vermeidung unnötiger bürokratischer Hürden.

Europa und die USA setzen in ihrer Struktur auf bewährte regulatorische Institutionen, um die Effizienz zu steigern und gleichzeitig Innovation zu fördern. Für Unternehmen bedeutet dies, dass sie aktiv mit den bestehenden Institutionen zusammenarbeiten müssen, um sicherzustellen, dass ihre Innovationen in beiden Regionen reibungslos integriert werden. Das Verständnis der regulatorischen Struktur wird zum Vorteil in einem zunehmend komplexen Marktumfeld.

An dieser Stelle ist die frühzeitige Einrichtung der KI-Servicestelle in Österreich bei der RTR GmbH hervorzuheben, die Unternehmen als Ansprechpartnerin bei allgemeinen Fragen und Anlaufstelle dient. Die KI-Servicestelle hat in diesem komplexen Marktumfeld, in dem noch einige (Zuständigkeits-)Fragen ungeklärt sind, einen sehr positiven Mehrwert für den KI-Standort Österreich erreicht und wurde als Best Practice auch auf europäischer Ebene als Blueprint identifiziert und als Instrument übernommen. Eine vergleichbare Informations- und Anlaufstelle ist in den USA nicht eingerichtet.

Fazit: Der strategische Blick

In der Wahrnehmung vieler gilt der US-Markt als der Goldstandard – mehr Möglichkeiten, weniger Regulierung, schnellere Innovation. Doch die Realität ist differenzierter: Auch in Europa gibt es gleiche Mittel und potenzielle Chancen.

Der zentrale Unterschied liegt in der Innovationskultur und der Bereitschaft, Risiken einzugehen und zu experimentieren. In den USA ist Fehlerkultur (Fail-forward Culture) tief verankert, Unternehmen sind häufig bereit, Fehler als Lernprozesse zu betrachten und unternehmerisches Scheitern nicht zu stigmatisieren. Diese Einstellung, gepaart mit einer dynamischen Finanzierungslandschaft insbesondere durch Venture Capital, ermöglicht es Startups und etablierten Unternehmen, schneller zu skalieren und zu innovieren.

In Europa hingegen bieten stabile Rahmenbedingungen ein Umfeld, das Sicherheit und langfristige Planung fördert. Mit einem Netzwerk von AI Factories findet in Europa ein bedeutender Infrastrukturausbau statt. Gleichzeitig bleibt jedoch die Fehlerkultur oft zurückhaltend, was zu einer vorsichtigeren Herangehensweise an Innovationen führt. Risikobereitschaft ist hier häufig geringer. Der Kapitalmarkt in Europa ist zwar gut etabliert, aber im Vergleich zu den USA oft weniger agil und fokussiert sich stärker auf etablierte Unternehmen, wodurch Startups und risikobehaftete Innovationen nicht immer die nötige finanzielle Unterstützung erhalten, um schnell zu skalieren und zu experimentieren.

Die Frage ist daher nicht, ob die Möglichkeiten vorhanden sind, sondern wer in beiden Märkten die nötige Geschwindigkeit und Innovationskultur aufbaut, um im globalen Wettbewerb nachhaltig zu wachsen. Ebenso entscheidend ist die richtige Balance zwischen langfristigem Investitionsansatz und agiler Kapitalbeschaffung, um eine erfolgreiche und nachhaltige Expansion zu ermöglichen.

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