19.11.2018

Frauen in der IT: “Wir killen in der Schule das Forschertum”

Frauen in der IT sind unterrepräsentiert und der Grund dafür liegt in den verkrusteten Bildungsstrukturen sowie der Erziehung, so die These von Gabriele Zedlmayer, Präsidentin des Frauenbeirats der Hypo Vereinsbank und Unicredit. Der Brutkasten hat mit ihr über mögliche Gegenstrategien gesprochen.
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Frauen in der IT
(c) Brutkasten: Das US-amerikanisches Nachrichtenmagazin Newsweek wählte Gabriele Zedlmayer im Jahr 2011 zu den "150 women who shake the world”

Der Mädchenanteil in technischen Schulen liegt in Österreich laut der Austrian Computer Society bei rund 15 Prozent. In Studienrichtungen, wie Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik, beläuft sich die Frauenquote sogar auf bis zu unter zehn Prozent. Nach dem Studium setzt sich dieser Trend fort. Die meisten Führungsetagen von IT-Konzernen sind männlich dominiert. In der österreichischen Startup-Szene ist das Bild nicht anders: Lediglich 12 Prozent der Founder sind Frauen, so der Austrian Startup Monitor 2018. Der brutkasten hat sich mit Gabriele Zedlmayer, Präsidentin des Frauenbeirats der Hypo Vereinsbank und Unicredit, über die Gründe unterhalten, warum Frauen in der IT unterrepräsentiert sind. Zedlmayer wird kommendes Jahr auch am 4Gamechangers Festival dazu sprechen.

+++ WeAreDevelopers: “Klares Zeíchen für Frauen ín der IT” +++

Frauen in der IT sind unterrepräsentiert. Ist in den letzten Jahren dennoch ein leichter Aufwärtstrend zu verzeichnen?

Die Zahlen der Informatik-Studentinnen sind weltweit sogar rückläufig. Wir haben schon Zeiten erlebt, in denen es mehr weibliche Studierende gegeben hat. Ich kenne viele Frauen, die das Informatikstudium abbrechen, weil sie die einzige Frau unter einer Vielzahl an männlichen Studenten sind. Leider ist dadurch die Abbruchquote unter Frauen sehr hoch. Im Silicon Valley habe ich mit Frauen zusammengearbeitet, die mir gesagt haben, “das mache ich einfach nicht mehr mit”. Die Möglichkeiten sind jedoch vorhanden, die Zukunft anders zu gestalten.

Worin besteht die Wurzel des Problems?

Für mich liegt wahnsinnig viel in der Erziehung. Erwachsene sagen den Mädchen mit drei Jahren bereits, worin sie gut sind und nicht gut sind. Ihnen wird nachgesagt, dass sie gut kommunizieren können oder besonders empathisch sind. Die “technische Begabung” sprechen sie hingegen den Buben zu. Hier liegt die Krux: Mädchen muss man schon viel früher für technische Dinge begeistern. Ich bin mir auch sicher, dass sie mitziehen, wenn man es schon von Anfang an macht.

Welche Rolle spielt dabei das Bildungssystem – insbesondere die Schule?

Leider “killen” wir in der Schule bereits ihr Forschertum ab, da meist nur das Auswendiglernen im Vordergrund steht. Wir erziehen die Kinder für eine Welt, die es überhaupt nicht mehr gibt. Ein Problem liegt aber auch bei den Eltern, da sie den Kindern viel mehr Freiraum lassen müssten, damit sie sich frei entfalten können. Stichwort Helikoptereltern: Sie wollen die Kinder nur beschützen, anstatt den Kinder freie Gestaltungsmöglichkeiten zu geben. 

Warum ist es so schwer die IT-Ausbildung zu reformieren?

Ich denke, dass die Bildung behäbig organisiert ist. In Deutschland haben wir sechzehn Bundesländer und jedes hat sein eigenes Kultusministerium. Dadurch wird der “Sense of Urgency” nicht erkannt, die IT-Ausbildung zu reformieren. Dennoch muss man sagen, dass sich die Bildung in den letzten Jahrzehnten demokratisiert hat. Heutzutage kann man sich im Internet auf verschiedensten Plattformen seine Informationen beziehen und sich selbstständig weiterbilden.

Angenommen der IT-Unterricht wird reformiert: Wie sollte dieser dann aussehen?

Ein guter IT-Unterricht ist meiner Meinung nach eine Mischung aus Kreativität, Technik und Natur. Ich denke, dass beispielsweise im finnischen Bildungssystem eine gute Mischung vorherrscht. Dort geht es nicht darum, dass jedes Kind von Anfang an “nur” Programmieren lernt. Lehrer erarbeiten mit den Kindern beispielsweise soziale und ökologische Problemstellungen, die anschließend mit Hilfe von Programmen gelöst werden sollen. Das ist sowohl für Mädchen, als auch für Jungs interessant.

Welche konkrete Maßnahmen muss die Politik treffen, um den Unterricht zu reformieren?

Die Lehrpläne müssen vollkommen geändert werden. Zudem muss die Rolle des Lehrers neu definiert werden. Lehrer werden immer noch dazu ausgebildet, den Kindern beizubringen, was sie auswendig lernen müssen. Im digitalen Zeitalter sollten Lehrer den Kindern jedoch zeigen, wie sie sich selbständig Informationen besorgen können. Technische Endgeräte dürfen demnach nicht ideologisch aus dem Unterricht verbannt werden. Kindern sollte jedoch auch klar sein, dass sie Geräte nutzen, um sinnvolle Aufgaben zu erfüllen.

Jugendliche werden nicht nur in der Schule sozialisiert, sondern auch in der Freizeit. Idole, wie berühmte Sänger oder Schauspieler, prägen sie maßgeblich. Gibt es für Jugendliche eigentlich auch Idole oder Role-Models aus der IT-Branche?

Ja, es gibt Role-Models in der IT-Branche. Die meisten sind jedoch männlich. Mittlerweile gibt es aber immer mehr Frauen in der IT, die hervorstechen. Um ein paar Namen zu nennen: Juliana Rotich, Mitbegründerin von Ushahidi, Meg Whitman, ehemalige CEO und Präsidentin von Hewlett-Packard, oder Stacy Brown-Philpot, CEO von TaskRabbit. Diese Erfolgsgeschichten brauchen viel mehr Visibilität. Es ist wichtig, dass erfolgreiche Frauen aus der IT-Branche bei Veranstaltungen, wie dem 4GAMECHANGERS Festival, auf der Bühne stehen. Das hat auch einen großen Effekt auf junge Menschen. 

Was würden Sie einem 15-jährigen Mädchen mit auf den Weg geben, das sich für eine künftige Karriere in der IT-Branche interessiert?

Ich würde ihr mitgeben, dass sie unendliche Möglichkeiten hat und in einer sehr spannenden Zeit lebt. Sie soll neugierig und offen sein. Zudem soll sie sich die nötigen “Werkzeuge” besorgen, um die Welt aktiv mitzugestalten.

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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.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
27.01.2025

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Masse an Möglichkeiten

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