FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Das Frankfurter Frauenreferat treibt mit „Feminist Fair Future“ einen Aktionsplan voran, um Diskriminierung durch KI sichtbar zu machen und zu reduzieren. Im Zentrum steht die Forderung nach mehr Perspektiven von Frauen in der KI-Entwicklung – weil digitale Gewalt, Bewerbungsfilter und stereotype Datenmuster in der Praxis schon heute Schaden anrichten. Mit Kampagnenformaten wie dem „Campaign Lab“ und Kooperationen über ein lokales Netzwerk sollen neue KI-Projekte entstehen und Betroffene gezielter unterstützt werden.
In vielen Unternehmen wirkt Künstliche Intelligenz wie ein neutraler Technologiebaustein: Sie ordnet, filtert und bewertet, ohne zu „urteilen“. Genau diese Illusion macht Saba Afeworki aus Frankfurt so unbequem. Ausgehend von einer persönlichen Erfahrung in der Informatik – als junge Schwarze Frau unter überwiegend männlichen Kommilitonen – beschreibt sie den Moment, in dem das Lachen des Hörsaals und das fehlende Eingreifen zum Startpunkt ihres späteren Engagements wurde. Ihre Kernthese: Wenn die Perspektiven im Entstehungsprozess fehlen, entstehen Systeme, die reale Benachteiligung reproduzieren.
Afeworki knüpft dabei an ein historisch gewachsenes Muster an. Vor etwa zwei Jahrzehnten war die Informatik in vielen Studiengängen faktisch nicht divers genug, um Diskriminierungsdimensionen systematisch mitzudenken. Heute zeigt sich das als so genannter „Bias“ im Daten- und Modellverhalten: KI-Programme lernen statistische Zusammenhänge aus Trainingsdaten, die wiederum aus bestehenden gesellschaftlichen Strukturen gespeist werden. Fehlen darin relevante Sichtweisen, spiegeln sich Ungleichheiten nicht nur in Ergebnissen wider, sondern auch in Messgrößen, Zieldefinitionen und in der Art, wie Feedback in die Modellverbesserung zurückfließt.
Genau diesen Transfer von Ungleichheit in die Technik adressiert der Aktionsplan „Feminist Fair Future“, den das Frankfurter Frauenreferat vor rund einem Jahr vorgelegt hat. Laut dem Bündnis soll er die Europäische Gleichstellungscharta in konkrete Handlungsformate übersetzen. Seitdem werden laut eigener Darstellung viele Menschen über Veranstaltungen für die Risiken von KI sensibilisiert und die Vernetzung zwischen kreativen Akteuren und KI-Expert*innen vorangetrieben. Technisch bedeutet das vor allem: Fairness wird nicht als Randthema behandelt, sondern als Anforderung, die in Workshops, Prototypen und Projektfinanzierungen messbar verankert werden kann.
Der Blick auf die Praxis bleibt dabei zentral – gerade im Arbeits- und Bewerbungsprozess. Eine Microsoft-Expertin und Technologie-Strategin, die ihren Namen aus Rücksicht auf Vertraulichkeit nicht nennt, beschreibt, wie digitale Gewalt und missbrauchsanfällige Bildverarbeitung Betroffene zusätzlich gefährden können. Besonders deutlich wird auch das Risiko automatisierter Auswahl: Online-Bewerbungsformulare werden häufig von KI-gestützten Filtern „vorausgewählt“, bevor ein Mensch überhaupt in die Entscheidung einsteigt. In einem konkreten Fall habe sie innerhalb von 24 Stunden eine automatisierte Absage erhalten, obwohl Qualifikationen „passen“ mussten; später entschuldigten sich Personalverantwortliche und unterbreiteten ein deutlich besseres Angebot.
Das verweist auf einen zweiten technischen Vergleich: KI-Modelle sind oft nicht nur Klassifikatoren, sondern Teil einer Prozesskette. In der Kette entscheidet zuerst das Formulardesign, dann die Vorfilterung, danach die Rangliste und schließlich die menschliche Sicht – und jede Stufe kann „schneller und günstiger“ werden, indem man Toleranzen und Erklärbarkeit reduziert. Für die Betroffenen zählt dann nicht, wie „wahrscheinlich“ ein Modell irrt, sondern dass die Ablehnung real passiert. Die Expertin rät daher im Bewerbungsfall zu weniger personenbezogenen Angaben, etwa ohne Geschlechtsangabe, ohne Profilbild und ohne Geburtsdatum, weil solche Merkmale das Durchschnittsraster verschieben können und automatische Systeme jüngere oder ältere Bewerberinnen häufiger aussortieren.
Hier kommt die regulatorische und datenschutzrechtliche Dimension ins Spiel. In der EU sind rechtliche Leitplanken wie die DSGVO (inklusive Prinzipien wie Datenminimierung und Zweckbindung) sowie perspektivisch KI-spezifische Anforderungen relevant, wenn automatisierte Systeme in Entscheidungen mit Wirkung für Betroffene eingesetzt werden. Wer Online-Bewerbungsprozesse automatisiert, muss folglich nicht nur Modellgenauigkeit verbessern, sondern auch Transparenz über Datenflüsse, Dokumentation von Entscheidungslogiken und eine wirksame Möglichkeit zur Überprüfung sicherstellen. Genau deshalb ist Fairness-Arbeit im Unternehmen mehr als ein „ethisches Add-on“: Sie betrifft Governance, Auditierbarkeit und Haftungsfragen.
Marktseitig ist „Feminist Fair Future“ zudem ein gutes Beispiel für die Verschiebung von reiner Forschung hin zu regionaler Umsetzung. Während große Plattformanbieter und Cloud-Ökosysteme häufig Standards, Tools und Modell-APIs liefern, entsteht der praktische Hebel oft im Zusammenspiel mit lokalen Communities, Trainingsformaten und Finanzierung für Prototypen. Das Bündnis plant für den 7. Juli ein „Campaign Lab“, in dem Kampagnenideen zu KI und Diskriminierung entwickelt werden; Teilnehmende können sich auf der Online-Plattform bewerben. In Frankfurt ergänzt der Verein Jumpp als Teil des Netzwerks das Angebot, darunter das Lernen, einen KI-Agenten zu bauen.
Historisch kennen Unternehmen ähnliche Debatten bereits aus anderen Technikfeldern, etwa aus der Ergonomie oder der Produktgestaltung: Fahrzeugsitze und Airbags können laut Bericht Personen aufgrund von Körpermaßen falsch einordnen, sodass Sicherheitsfunktionen nicht verlässlich reagieren. Auch Smartphone-Erkennung sei oft auf „durchschnittliche“ Handformen optimiert, weil Sensor- und Trainingsdaten lange Zeit einseitig erhoben wurden. In der Forschung fasst man das als „Gender Data Gap“ – der Begriff macht sichtbar, dass Diskriminierung nicht erst beim Modell beginnt, sondern bereits bei der Erfassung, beim Sampling und bei der Definition dessen, was als „normal“ gilt. Diese Erkenntnis sollte in KI-Entwicklung genauso durchschlagen.
Für die Zukunft lässt sich daraus eine klare Entwicklung ableiten: Wenn Fairness-Anforderungen früh in die KI-Entwicklung integriert werden, sinkt das Risiko, dass nur nachträglich korrigiert wird, wenn Betroffene längst ausgeschlossen wurden. Die Kombination aus Sensibilisierung, Netzwerkbildung und konkreten Kampagnenformaten kann zudem die Talentpipeline erweitern, indem mehr unterschiedliche Perspektiven an der Problemdefinition beteiligt sind. Für Unternehmen in Deutschland bedeutet das zugleich: Wer KI-Systeme in Produktion bringt, sollte „Human-in-the-loop“ nicht nur als Prozesswort verstehen, sondern als messbare Kontrollinstanz. Der nächste Schritt wird sein, Fairness-Tests, Datenminimierung und Erklärbarkeit in Standard-Pipelines zu überführen – so, dass sie in Audit-Situationen belastbar bleiben und nicht an Einzelinitiativen hängen.
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