24.07.2018

Startup Gender Gap: Von Präpotenz und Kompetenz

Kommentar. Kompetenz ist bei Frauen und Männer etwa im gleichen Maße vorhanden. Bei der Präpotenz liegen die Männern klar vorne. Eine Beobachtung.
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Startup Gender Gap
(c) fotolia.com - F8studio

Die Sachlage ist klar: Nur rund ein Zehntel der österreichischen Startups werden von Frauen gegründet. Die Statistiken zur Startup Gender Gap variieren zwar, als Richtwert kann man die zehn Prozent aber wohl heranziehen – auch gefühlsmäßig. Nach den Gründen dafür wird immer wieder gesucht – und es werden derer einige besonders häufig ins Treffen geführt. Oft ist etwa die Rede von zu geringem Selbstbewusstsein bei Frauen. Die Gesellschaft funktioniere auch 2018 noch so, dass Mädchen zur Bescheidenheit und Buben zum Draufgängertum erzogen werden.

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Nicht einfach gesundes Selbstbewusstsein

Doch ist es wirklich ein gesundes Selbstbewusstsein, das den jungen Burschen da vermittelt wird? Ist es nicht in vielen Fällen mehr eine chauvinistische Selbstgerechtheit, die auch hinter anderen gesellschaftlichen Problemen wie sexueller Belästigung steht? Das österreichische Deutsch hat einen sehr treffenden Begriff für – nach meiner Beobachtung – tendenziell typisch männliches Verhalten hervorgebracht: Präpotenz. Etwas ungenau kann der Begriff mit Überheblichkeit ins deutsche Deutsch übersetzt werden, doch die Präpotenz ist eben mehr.

Sie glauben selber, dass sie die Größten sind

Man(n) braucht sie, um eine Idee, von der man noch nicht weiß, wie man sie umsetzen kann, als “the next big thing” zu verkaufen. Man(n) braucht sie, um sich als Experte für etwas darzustellen, von dem man keine Ahnung hat. Man(n) braucht sie, um eine “fake it till you make it”-Strategie zu fahren. Man(n) braucht sie also, um das zu tun, was in der Startup-Szene gang und gäbe ist: Zuerst mal das Blaue vom Himmel versprechen und dann sehen, ob man das Produkt überhaupt liefern kann. Das schöne an der Präpotenz ist für die Betroffenen freilich, dass sie sich ihrer etwaigen Inkompetenz selbst gar nicht bewusst sind. Sie glauben selber, dass sie die Größten sind.

“Um ein skalierbares Unternehmen zu gründen braucht es eben entweder viel Kompetenz oder viel Präpotenz.”

Bei der Präpotenz liegen die Männer klar vorne

Warum ich das schreibe? Weil ich als Startup-Journalist gerne nachhake und sich eines immer wieder zeigt: Die Startup-Welt ist voller hochtrabender Versprechen, deren Erfüllung völlig unsicher ist. Es gibt die einen, die merkbar durchdachte Antworten auf kritische Fragen haben. Und sehr viele, die ihnen ausweichen. Das heißt nicht, dass zweitere nicht am Ende erfolgreich sein können. Und auch nicht, dass ersteren der Erfolg bereits sicher ist. Um ein skalierbares Unternehmen zu gründen braucht es eben entweder viel Kompetenz oder viel Präpotenz (wobei GründerInnen mit Kompetenz tendenziell im Vorteil sind).

Meine Beobachtung ist jedenfalls: Die Kompetenz ist bei Frauen und Männern etwa im gleichen Maße vorhanden. Bei der Präpotenz liegen die Männer klar vorne. Nur sehr selten entsteht im Gespräch mit einer Gründerin der Eindruck, sie hätte irgendetwas nicht zu Ende gedacht. Bei Gründern passiert es ständig.

Präpotenz allein erklärt nicht die Startup Gender Gap…

Statistiken, wonach Teams mit Gründerinnen im Durchschnitt erfolgreicher sind, unterstützen diese These. Eine Schlussrechnung auf die Verteilung von Präpotenz und Kompetenz bei Männern ist aber natürlich nicht möglich. Schließlich gibt es für die Startup Gender Gap gewiss noch einige andere Gründe. Etwa, dass sich die präpotenten (und auch kompetenten) Männer im Investoren- und Corporate Management-Bereich lieber mit präpotenten (und auch kompetenten) Männern abgeben und sich gegenseitig beweihräuchern. Auch die teilweise schier unglaubliche Respektlosigkeit gegenüber Frauen (verpackt hinter Bekundungen, dass Gleichberechtigung wichtig ist) fällt dem sensibilisierten Beobachter ständig auf.

… dafür noch viele andere gesellschaftliche Schieflagen

Was will ich mit all dem sagen? Mädchen nach bestem Wissen und Gewissen zu einem gesunden Selbstbewusstsein zu erziehen, ist richtig und wichtig. Vielleicht würde es aber auch helfen, Buben nicht zur Präpotenz zu erziehen, sondern ebenfalls zu einem gesunden Selbstbewusstsein, das auf ihren tatsächlichen Kompetenzen aufbaut. Das könnte die die Startup Gender Gap erheblich reduzieren. Und auch die Scheiterrate (ja ich weiß, Scheiterkultur und so). Und es würde der gesamten Gesellschaft gut tun. Denn auch gesamt gesehen, lassen sich viele Schieflagen mit (männlicher) Präpotenz erklären.

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Die dritte Folge von "No Hype KI" mit Manuel Moser, Alexandra Sumper, Moritz Mitterer und Clemens Wasner (v.l.n.r.) (c) brutkasten

„No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz.


Wie lässt sich KI “richtig” in Unternehmen integrieren? Wieso erleben Unternehmen einen “Bottom-Up-Push” und warum sprechen viele dabei noch von großen Hürden? Um diese und viele weitere Fragen ging es in der dritten Folge von “No Hype KI”. Zu Gast waren Alexandra Sumper von Nagarro, Manuel Moser von CANCOM Austria, Moritz Mitterer von ITSV sowie Clemens Wasner von AI Austria und EnliteAI.

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Der Bottom-Up-Push

“Der AI-Hype ist jetzt circa zehn Jahre alt”, startet Clemens Wasner die Diskussionsrunde. Was als “vorausschauende Warnung und Betrugserkennung” im B2B-Sektor begann, hat sich eine knappe Dekade später zu einer Bottom-Up-Push-Bewegung entwickelt. “Einzelne Mitarbeitende verfügen teilweise über weitaus mehr praktische Erfahrung mit Generativer KI”, als “das oft auf einer Projektebene passiert”, so Wasner.

Um KI federführend in Unternehmen zu verankern, sei es wichtiger denn je, Mitarbeitende einzubinden und ihnen intern eine Bühne für den Best-Practice-Austausch zu geben, erklärt Wasner weiter. Aktuell ginge der KI-Push immer intensiver von Mitarbeiter:innen aus. Vergleichbar sei diese Bewegung mit dem Aufkommen der Smartphones vor etwa fünfzehn Jahren.

Daten mit Qualität

Als Basis sollte zuerst allerdings der Datenhaushalt eines Unternehmens sauber strukturiert und reguliert werden, sagt Manuel Moser, Director Digital Innovation & Software Engineering bei CANCOM Austria. “Wenn ein Unternehmen in puncto Daten hinterherhinkt, kann das jetzt durchaus ein Stolperstein sein”, sagt der Experte. In CRM- und ERP-Systemen finden sich häufig unvollständige Angaben. Die dadurch entstehende unzureichende Datenqualität könne jede KI-Initiative ins Stocken bringen, so Moser.

“Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”

Schon allein das Notieren von Informationen auf Zetteln gilt nicht nur als scheinbar banale Hürde, wie Moser im Talk erläutert. Analoge Gewohnheiten können enorme Auswirkungen auf den gesamten Digitalisierungsprozess des Unternehmens haben: “Ich sage immer: Bei Digitalisierungslösungen ist der größte Feind der Zettel und der Bleistift am Tisch, mit denen man das digitale Tool am Ende des Tages umgeht.”

Gerade der öffentliche Sektor sollte im KI-Einsatz sowie in der Verwaltung von Daten sorgfältig agieren. Moritz Mitterer, Aufsichtsratsvorsitzender der ITSV, spricht von besonders sensiblen Daten aus der Sozialversicherung, die ein enges rechtliches Korsett und damit ein höheres Maß an Vorsicht mit sich bringen.

“Wir haben 2017 in der ITSV damit begonnen, innerhalb der Struktur damit zu experimentieren”, erzählt Mitterer. Ein essentielles Learning daraus: Gerade große Prozessmengen stellen sich als ideales Feld für KI heraus – wenn man vernünftige Leitplanken, klare Haftungsregeln und eine unternehmensweite Governance definiert.

Im Fokus stehen User:innen

Datenqualität, Governance und gleichzeitig reichlich Agilität? Worauf sollten sich Unternehmen in erster Linie konzentrieren, um KI lösungsorientiert einzusetzen? Alexandra Sumper, Director Delivery Österreich bei Nagarro, betont, dass KI-Projekte weit mehr als reine Technik voraussetzen: “Meine Erfahrung zeigt wirklich, nicht zu groß zu beginnen, wenn man erst am Anfang steht.“ Viele Firmen würden sich gerade anfangs in Strategiepapieren verlieren, anstatt realitätsgetreue Use Case zu definieren, so die Expertin.

“Man muss gut darauf achten, dass man liefert. Sowohl an Datenqualität, als auch an optimierter User Experience”, erläutert Sumper. Als Erfolgsbeispiel nennt sie die Asfinag, die einen KI-Chatbot erfolgreich eingeführt hat. Das Besondere dabei: Ein Kernteam entwickelte die KI-Lösung, achtete auf Datenqualität und band die künftigen Nutzer:innen ein. Die Akzeptanz im Unternehmen stieg rasant, erzählt Sumper von den Projektanfängen.

Ähnliche Schlüsse zieht Sumper aus der Beobachtung anderer Kund:innen: In erster Linie gelte es zu testen, ob KI in einem kleinen Rahmen Nutzen bringt. Sobald Mitarbeiter:innen erleben, dass KI ihre Arbeit wirklich erleichtert, wächst das Vertrauen und die Bereitschaft, weitere Schritte zu gehen.

“Am Anfang gibt es nichts, dass zu 100 Prozent funktioniert”

Dass sich eine Trial-and-Error-Phase gerade in den Anfängen des KI-Einsatzes nicht vermeiden lässt, scheint ein allgemeiner Konsens der Diskussionsrunde zu sein. “Es gibt nichts, was sofort 100 Prozent top funktioniert”, so Sumper. Um Fehlerquellen und deren Auswirkungen jedoch möglichst gering zu halten, empfiehlt die Expertin Qualitätssicherung durch ein Key-User-Team, um Fehler festzustellen, zu korrigieren und Daten-Gaps zu schließen.

Hierbei sollen die Möglichkeiten von generativer KI intelligent genutzt werden, wie Clemens Wasner hervorhebt: “Wir haben das erste Mal eine Technologie, die es ermöglicht, unstrukturierte Daten überhaupt auswertbar zu machen.” Nun gilt es, Effizienz in der Datenstrukturierung und -auswertung zu fördern, um mit der aktuellen Welle der digitalen Transformation mitzuhalten. Denn KI ist, wie Manuel Moser von CANCOM Austria bestätigt, ein wesentlicher Teil der digitalen Transformation: “Ein Baustein, wenn man so will, wie ein ausgestrecktes Werkzeug eines Schweizer Taschenmessers.”

KI-Bereiche mit Potenzial zur Ausgründung

Das Gespräch zeigte insgesamt, dass Unternehmen viel gewinnen können, wenn sie KI nicht als fertige Lösung, sondern als Lernprozess verstehen, in den die Belegschaft aktiv mit eingebunden wird. Auf einer soliden Datenbasis mit klarer Kommunikation ließe sich schon in kleinen Projekten ein spürbarer Mehrwert für das Unternehmen erzeugen.

In manchen Branchen, darunter Sozialversicherungen, E-Commerce sowie Luftfahrt und Logistik, sind Fortschritte unvermeidlich, um den steigenden Anforderungen von Markt- und Mitarbeiterseite gerecht zu werden.

Wasner spricht hierbei von einem Fokus auf Digital Business, der sich bereits in der Entstehung neuer Geschäftsfelder am Markt zeigt: Immer häufiger bündeln Unternehmen Wissensträger:innen zu den Bereichen Data, IoT und Machine Learning in einer eigenen Organisation oder Ausgründung. Gezielt wird hier das Potenzial eines eigenen KI-Kernteams zu nutzen und auszubauen versucht.

Luft nach oben

Dass es in vielen Branchen noch reichlich ungenutztes Potenzial gibt, haben mittlerweile einige Reports aufgeschlüsselt dargestellt. Gerade im Healthcare-Bereich sei “mit Abstand am meisten rauszuholen” – unter anderem im Hinblick auf den sicheren und effizienten Umgang mit Patienten- und Amnesie-Daten zur schnellen und akkuraten Behandlung.

Laut Moritz Mitterer der ITSV besteht eine große Herausforderung darin, sensible Patientendaten und strenge Regulatorik mit dem Wunsch nach Fortschritt zu vereinen. Gerade in Sozialversicherungen sei es wichtig, eine klare Governance zu schaffen und den Einsatzrahmen von KI zu definieren. Nur so könne Vertrauen gefestigt und sichergestellt werden, dass neue Technologien nicht an bürokratischen Hemmnissen oder Sicherheitsbedenken scheitern.

Vertrauen ist “noch ein starker Blocker”

“Am Ende des Tages probieren Unternehmen aus: Wie reagiert die Technologie, wie geht man damit um, welche Art von Projekten macht man?”, rundet Manuel Moser von CANCOM Austria die Diskussion ab. Der nächste Schritt liege darin, immer “mehr in die Kernprozesse von Unternehmen reinzukommen”, so Moser. “Und das, glaube ich, ist ein sehr wesentlicher Punkt.” Das Vertrauen, dass es die Technologie braucht. Das ist aktuell noch ein “starker Blocker in Unternehmen”.

Die Expertenrunde teilt einen universellen Konsens: Der Mensch sowie sein Know-how und Vertrauen in KI spielen bei der digitalen Transformation eine erhebliche Rolle. Sobald KI-Anwendungen auf eine verlässliche Datenstruktur und klare Organisation treffen, kann sich KI im Unternehmensalltag entfalten. Erst durch das Zusammenspiel von Technik, Datenkultur und motivierten Teams wird KI zum Treiber neuer Chancen.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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