21.04.2021

WU Executive Academy: Zahl der Frauen in MBA-Studien in Coronakrise eingebrochen

Barbara Stöttinger von der WU Executive Academy erzählt im Interview, wie die Coronakrise Studium und Arbeit von Führungskräften verändert hat.
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Barbara Stöttinger ist Dekanin der WU Executive Academy © WU Wien
Barbara Stöttinger ist Dekanin der WU Executive Academy © WU Wien

An der Executive Academy der Wirtschaftsuniversität Wien studieren Menschen, die die “erste große Phase ihrer Karriere” hinter sich haben. Sie sind Mitte 30, Führungskräfte oder “High Potentials” und bezahlen für ein MBA-Studium an der Academy zwischen rund 40.000 und rund 50.000 Euro. 40 Prozent der Studierenden waren bisher Frauen. Eine Zahl, auf die Dekanin Barbara Stöttinger stolz ist, wie sie im Interview mit dem brutkasten betont. Allerdings: Die Coronazeit hat diesen Wert stark einbrechen lassen, obwohl die Studierendenzahlen an sich stabil blieben.

Wie ging es der Executive Academy in der Coronazeit?

Barbara Stöttinger: Wir haben rund 70 Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, mit denen wir die Umstellung bewältigt haben. Gleichzeitig haben wir aber auch unser gesamtes Business auf online umgestellt. Dieser Kraftakt hat uns aber auch die Möglichkeit gegeben, vieles auszuprobieren und kreativ zu werden.

Welche neuen Erfahrungen und Learnings waren bisher besonders wichtig?

Die Digitalisierung war ja schon vorher da. Wir haben uns schon vor der Pandemie darüber unterhalten, wie die digitale Transformation gelingt und welche Auswirkungen sie auf Führungskräfte hat. Was das letzte Jahr aus meiner Sicht gebracht hat, ist eine enorme Beschleunigung. Auf der anderen Seite will ich die negativen Seiten des letzten Jahres nicht schön reden. Es war für Führungskräfte und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter unglaublich anstrengend. Man sieht das auch in den Krankenstandszahlen. Aber es hat uns die Möglichkeit gegeben, diese Situation auch als Realexperiment zu nutzen.

Was waren die großen Leadership-Learnings aus diesem Realexperiment?

Die Anforderungen an Kommunikation sind sicher gestiegen. Gleichzeitig war es eine Herausforderung, eine gewisse Stabilität zu geben. Das heißt nicht notwendigerweise zu wissen, wo die Reise hingeht. Es geht um die Zuversicht, dass man sich gemeinsam bemüht und in eine Richtung geht. Man kann auch sicher einige Anleihen bei Startups nehmen. Denn Startups stehen auch oft vor der Situation, nicht zu wissen, wie es weitergeht und schnell auf wechselnde Bedingungen reagieren zu müssen. Da kann man durchaus etwas lernen.

Ein ganz großer Punkt, den das Abstandhalten gebracht hat, war ein umfassendes Remote Working. Was spricht denn dafür und was dagegen, das auch nach der Krise beizubehalten?

In vielen Studien wurde widerlegt, dass die Produktivität dadurch sinkt. Gerade in den ersten Monaten ist die Produktivität gestiegen. Was sich gezeigt hat ist, dass insbesondere die High-Performer noch besser vorankommen. Ich glaube auf jeden Fall, dass das bleibt, aber es ist eine Pendelbewegung. Wir sind jetzt in der Extremsituation “keiner ist im Büro”. Das ist nicht für alle gut.

Wer bleibt da auf der Strecke?

Software-Programmierer sind ja schon seit Jahren gewohnt, aus dem Home Office zu arbeiten. Es gibt durchaus Branchen oder Jobs, wo das nichts besonderes ist. Für viele ist dieser enorme Kommunikationsaufwand aber neu. Getting the job done war nicht das große Problem. Aber das psychische Wohlbefinden am Arbeitsplatz. In Stresssituationen ist es vielleicht gut, wenn man sich an eine Kollegin am Nachbartisch wenden kann. Diese entlastenden Funktionen, die im Büro zwischendurch passieren, muss man bei Remote Working bewusst forcieren. Unsere Mitarbeiterbefragung zeigt, dass die Menschen zumindest an einigen Wochentagen wieder ins Büro zurück wollen.

Welche Herausforderungen bringt das für Führungskräfte, wenn Mitarbeiter zu unterschiedlichen Zeiten und in unterschiedlichem Ausmaß im Büro sind?

In der Lehre haben wir nach der Umstellung zunächst alles online gemacht. Dann haben wir auf Hybrid-Lehre umgestellt. Wer kommen konnte, war im Hörsaal und die anderen waren online zugeschaltet. So ähnlich wird es wohl in Zukunft in vielen Büros auch sein. Es ist zwar schwierig, alles online zu machen, aber immerhin sind dann alle in der gleichen Position. Bei einer Hybridlösung wird es wahrscheinlich für einige Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter schwieriger, gesehen zu werden. Wer im Büro anwesend ist, ist in diesem Moment wahrscheinlich präsenter.

Home Office ist nicht gleich Home Office. In der Krise hat sich gezeigt, dass Menschen mit Betreuungspflichten enorm unter Druck geraten sind – sehr oft betrifft das Frauen. Gibt es aus diesem Dilemma einen Ausweg?

Wir hatten bei unseren Executive-Academy-Programmen im Herbst einen sehr guten Start und haben die Krise kaum in unseren Zahlen bemerkt. Das war keine sichere Karte, wir hatten schon Zweifel, ob Menschen in so einer Situation viel Geld in eine Ausbildung investieren. Jetzt haben wir wieder einen Programmstart mit sehr guten Zahlen. Was wir aber schon in den Zahlen sehen, ist ein Rückgang bei den weiblichen Studierenden. Wir haben mit 40 Prozent einen relativ hohen Frauenanteil bei unseren MBA-Programmen. Das ist international nicht üblich, da liegt der Anteil eher bei 25 bis 30 Prozent. Da sind wir auch sehr stolz darauf und tun viel dafür. In der Coronazeit ist der Anteil aber fast auf die Hälfte gesunken. Das hat uns schon sehr zu denken gegeben. Aus meiner Sicht passt das gut in das Bild, dass Frauen in der Krise stärker gefordert sind. Ich bin sonst vorsichtig mit einfachen Erklärungen, aber in diesem Fall glaube ich schon, dass sich dieser Rückfall in gewisse Stereotype belegen lässt.

Im Home Office sind oft auch die Grenzen zwischen Arbeit und Ruhephasen nicht so klar. Gerade ist der Gesundheitsminister offensichtlich überarbeitet zurückgetreten. Bringt Remote Working auch eine stärkere Burn-out-Gefahr?

Beim Gesundheitsminister war es natürlich eine Extremsituation und das Arbeitspensum im letzten Jahr wohl wirklich übermenschlich im wahrsten Sinn des Wortes. Man sieht das in ganz Europa, dass viele der Gesundheitsminister des letzten Jahres nicht mehr im Amt sind. Beeindruckend war, wie er mit der Situation umgegangen ist und daraus können wir etwas lernen. Generell glaube ich, dass diese psychischen Belastungen, die wir vielfach sehen und wahrnehmen, auch vorher schon da waren – unter anderem auch durch die digitale Transformation. Ich glaube auch, dass wir im Moment noch keine völlige Klarheit über den Paradigmenwechsel haben, der gerade passiert. Wie genau wird das neue Arbeiten aussehen, welche Fähigkeiten werden Führungskräfte ganz konkret brauchen? Die Erfolgskonzepte, wie wir mit der neuen Situation umgehen, werden sich erst herauskristallisieren.

Wie kann man als Führungskraft darauf achten, dass sich Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter im Home Office nicht überarbeiten?

Das ist sicher eine Herausforderung. Die Führungskraft kann da sicher nicht alleine verantwortlich sein. Auf einer Ebene unter Kollegen und Kolleginnen ist die Kommunikation natürlich eine ganz andere. Es ist also wichtig, die Wachsamkeit im Team füreinander zu stärken.

Werden die MBA-Programme im Zeichen der Umwälzungen, die die Coronakrise bringt, angepasst oder neu gestaltet?

Diese Themen sind natürlich alle Teil unserer MBA-Programme. Man muss sich diese Themen ja aus verschiedensten Perspektiven ansehen. Ich glaube es wäre der falsche Ansatz, beispielsweise “neues Führen” in einem eigenen Modul zu parken. Ich kann ja zum Beispiel kein HR-Modul unterrichten, in dem es heute nicht um New Work geht.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


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?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


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

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