07.10.2022

Studie zeigt: Für mehr Frauen in Tech-Startups reichen Förderprogramme nicht aus

Eine neue Studie der WU befasst sich mit Frauen in der IT-Startup-Szene. Bei der Frage, weshalb diese in der Branche unterrepräsentiert sind, lenken die Autor:innen den Blick auf Prototype, anstatt auf das Skillset der weiblichen Founder. Ihrer Meinung nach führe erst die Gender imbalance zu Gender bias.
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Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com
Eine neue WU-Studie beschäftigt sich mit den Hintergründen der Unterrepräsentanz von Frauen in Tech-Startups © wocintechchat.com

In einer Studie der Wirtschaftsuniversität Wien (WU) haben die Wissenschaftler:innen Sonja Sperber und Christian Linder die Gründe für die geringe Anzahl an Frauen in Tech-Startups erforscht. Dabei kommen sie zu dem Ergebnis: Es liegt nicht an mangelnden Kompetenzen von Frauen (wie Ausbildung oder Erfahrungen), sondern an der klassischen Assoziation der Tech-Szene, die sich in der Gesellschaft durchsetzt. Die Tech-Szene ist bis heute vorwiegend jung, technikaffin, weiß und männlich und wird auch als solche wahrgenommen. Sperber und Linder erklären, warum dieser Fakt zu gender bias (geschlechtsspezifische Vorurteile) führt und was man ihrer Meinung nach dagegen tun kann.

“The cause of male overrepresentation is male overrepresentation”

In der Studie hinterfragen die Autor:innen die Annahme, dass die Digitalisierung zur Demokratisierung führen würde bzw. einen speziellen “gender-democratising effect” hätte. Vielmehr würde der Status quo einer männerdominierten Tech-Startup-Szene, die Wahrnehmung des Founder-Prototyps prägen. Die Studie stellt fest: Die Normalität führt zunächst zu einer Normativität und letztendlich dazu, dass auch Frauen den “white, male, tech-savvy” Gründer als Imperativ wahrnehmen – was einen erhöhten Druck ausüben würde. 

In der IT-Startup-Branche sehen die Autor:innen der Studie eine Besonderheit, da die Business Modelle in dieser Branche häufiger von Unsicherheiten geprägt seien. Das würde sich dementsprechend auch in den Entscheidungen von Investor:innen widerspiegeln. Investor:innen wollen diese Unsicherheiten kompensieren indem sie sich an den Stereotypen des Tech-Gründers halten – was laut Studie weiterhin dazu führt, dass Männer stärker in der Tech-Branche überrepräsentiert sind, als in Branchen mit stabilen Business Modellen.

“IT entrepreneurship is widely equated with a ‘lifestyle’ that is highly homogeneous and by no means representative of race, gender, or cultural and ethnic background.”

Das Dilemma der Female Founding Teams

Die besondere Herausforderung, die laut Sperber und Linder für Frauen in der Tech-Branche entsteht, ist einerseits der selbst auferlegte Druck, “wie” der Prototyp zu sein und andererseits die eigenen einzigartigen Merkmale als Vorteile hervorzuheben.

Lösung im Nischenmarkt?

Mit Blick auf die Lösungsvorschläge betonen Sperber und Linder, dass sie Gründerinnen davon abraten, ihren Erfolg darin zu suchen, sich entsprechend dem beschriebenen Prototypen zu verhalten. Ebenfalls erklären sie, dass bisherige Ausbildungs- und Förderprogramme, die sich ausschließlich auf Frauen in der Branche fokussieren, bisher keinen ausreichenden Erfolg verzeichnen würden – schließlich liege das Problem nicht in der mangelnden Kompetenz bzw. Ausbildung der Frauen, sondern in dem vorhandenen Prototypen, von dem Frauen zu stark abweichen.

Als mögliche Lösung verweisen Sperber und Linder auf Nichenmärkte, in denen Frauen weniger stark oder überhaupt nicht unterrepräsentiert sind. Wenn man diese identifiziert, würde man an der Relevanz solcher Prototypen rütteln: “Prototypen verlieren an Relevanz, wenn nicht klar definiert ist, wer zu einer bestimmten Kategorie gehört und wer nicht. Die Lösung kann daher darin bestehen, die Konfrontation mit dem vorherrschenden IT-Prototyp zu vermeiden und stattdessen alternative Prototypen durch langsame, aber stetige Infiltration zu etablieren”, fasst die Studie abschließend zusammen.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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