LONDON (IT BOLTWISE) – In Israels Cybersektor bleibt der Einstieg für Frauen trotz offener Stellen ein Hindernislauf: Frauen stellen laut Angaben aus der Branche nur etwa 24% der Beschäftigten, in technischen Rollen sogar nur rund 13%. Dafür machen Initiativen wie Hackeriot vor allem die Pipeline aus dem früheren Militär-Ökosystem und die daraus entstehenden, informellen Netzwerke verantwortlich. Gleichzeitig verschärft der KI-Boom das Thema, weil Trainingsdaten und Modellziele die Realität abbilden und damit Verzerrungen verstärken können. Damit rückt die „First Woman“-Frage als reale Sicherheitsfrage an die gesamte Attack Surface heran.
In der Cyberbranche wird „Talentgewinnung“ oft als reines Hiring-Problem verstanden. Der Kern dieses Textes dreht die Perspektive: Die Hürde liegt weniger darin, dass Unternehmen grundsätzlich unwillig wären, Frauen einzustellen, sondern darin, dass sich über Jahre hinweg eine Pipeline verfestigt hat, die junge Talente nicht gleichmäßig sichtbar macht. Laut den Angaben von Ori Salomon, CEO von Hackeriot, machen Frauen in Israels Cyberarbeitsmarkt nur etwa 24% aus; sobald es um technische Rollen geht, sinkt der Anteil auf rund 13%. Für Startups wird daraus ein praktischer Engpass, weil die „erste weibliche Einstellung“ häufig nicht über formale Bewerbungsprozesse, sondern über vernetzte Zugänge und informelle Signale entschieden wird.
Hackeriot verfolgt deshalb einen Ansatz, der weniger mit klassischen Recruiting-Kanälen zu tun hat, sondern mit dem Aufbau von Wegen in die Branche. Salomon führt seit drei Jahren eine volunteer-basierte Organisation mit über 300 Cyber-Profis, die gezielt junge Frauen in Richtung israelischer Cyberrollen bewegen soll. Reut Weitzman, Direktorin für Cyber Resilience and Response bei Check Point und wiederkehrende Hackeriot-Volunteer, beschreibt den Effekt aus eigener Erfahrung: Die Start-up-Landschaft sei zwar voll von neuen Gründungen, aber Frauen seien in der Praxis deutlich weniger als Gründerinnen oder Führungskräfte sichtbar. Rotem Lurie, Mitgründerin und CEO von Venice, schildert das Dilemma sehr konkret aus einem frühen Startup-Kontext: Sie war zunächst Head of Product und die einzige Frau bis ungefähr zur 25. Mitarbeitenden-Nummer. Das Problem ist dabei nicht die Bereitschaft des Teams, sondern die frühe Eintrittsschwelle, an der sich Kandidatinnen entweder bestärkt oder eingeschüchtert fühlen.
Technisch betrachtet beginnt diese Eintrittsschwelle aber schon vor dem ersten Deployment: In „Startup Nation“-Logiken entsteht Cyber-Kompetenz historisch stark über einen geschlossenen Einstiegsweg. Salomon ordnet das als „relativ geschlossenes Ökosystem“ ein: Der Weg führt typischerweise über den Militärdienst und über den Übergang in konkrete Security-Einheiten, von dort verläuft die Karriere dann häufig relativ geradlinig in die Privatwirtschaft. Gerade weil dieser Funnel historisch männlich dominiert war, stützt er sich laut Salomon stark auf informelle, eher insulare Peer-Netzwerke, die militärische Jahrgänge verbinden und anschließend in ähnliche Rollen wechseln. Lurie beschreibt den Effekt als eine Art Sales-Funnel: Wer Orte nicht „sehen“ kann, wohin die Karriere führen könnte, träumt auch weniger häufig dahin. Daraus entsteht die typische Chicken-and-egg-Dynamik – weniger sichtbare Rollenbilder führen zu weniger Bewerbungen für frühe Einstiegspositionen; weniger frühe Besetzungen wiederum führen zu noch weniger sichtbarer Repräsentanz.
Dass sich Repräsentanz nicht nur moralisch, sondern auch leistungsbezogen auswirkt, wird in der Quelle mit mehreren Bezugspunkten unterfüttert. Salomon verweist auf eine militärnahe Studie der IDF zu mehreren Security- und Programmierkursen: Wenn in einem Kurs eine Mehrheit aus Frauen besteht, würden mehr Personen abschließen. Daneben wird eine 2011 veröffentlichte Untersuchung von Ökonomen Victor Lavy und Analia Schlosser genannt, die u. a. Schulplandaten aus Israel auswertete und zu dem Ergebnis kommt, dass ein höherer Frauenanteil in Klassen die akademischen Resultate und die Abschlussquoten (Matriculation Rates) für beide Geschlechter verbessert. Übertragen auf Cyber heißt das: Diversere Lerngruppen erhöhen nicht automatisch nur die Zahl der Absolventinnen, sondern auch die Chance, dass Teams in späteren Phasen breiteres Denken und andere Herangehensweisen internalisieren. Genau diese Punkte spielen heute in der KI-Ära hinein, weil die relevanten Modelle und Systeme letztlich auf Daten trainiert werden, die die Realität abbilden.
Mit Künstlicher Intelligenz wird die „First Woman“-Lücke besonders riskant, weil KI-Systeme Bias nicht aus Versehen lernen, sondern aus dem, womit sie gefüttert werden. Salomon argumentiert, dass die Modelle bereits auf Daten trainiert wurden, die von Menschen erstellt sind und entsprechend Verzerrungen enthalten. Lurie ergänzt die Warnung: Wenn in den relevanten Räumen keine Frauen vertreten sind, spiegeln die Trainingsdaten die Realität ohne diese Perspektive – und das macht Verzerrungen wahrscheinlicher. Hinzu kommt, dass AI die Sicherheitslandschaft nicht im luftleeren Raum ändert: Es gibt wachsende Bedenken, dass KI auch bestehende, asymmetrische Zielscheiben bei Cyberangriffen verstärken kann. In diesem Zusammenhang nennt die Quelle außerdem Ergebnisse aus einer Umfrage des Pew Research Center aus dem Jahr 2021: Online-Harms und digitale Belästigung treffen demnach marginalisierte Gruppen, darunter Frauen, überproportional. Wenn Identität ohnehin zum neuen Perimeter der Steuerung von KI erklärt wird, wird Rollenvielfalt in Security-Teams zu einer Frage der praktischen Verteidigungsfähigkeit.
Für Unternehmen und Produktverantwortliche lässt sich daraus eine klare operative Konsequenz ableiten: Wer nur einen Blickwinkel auf „Angriffsflächen“ entwickelt, wird blinde Flecken systematisch übersehen. Salomon bringt es auf den Punkt: Als Verteidiger müsse man „alles“ absichern, während Angreifer nur eine Schwachstelle finden müssten. Weitzman verknüpft das mit Red-Teaming- und Exposure-Management-Praxis: Eine breitere Interessenvertretung helfe dabei, andere Perspektiven und andere Schwachstellen oder „soft spots“ bewusster zu erkennen, wodurch Produkte am Ende sicherer werden könnten. Lurie formuliert zudem ein Innovationsargument: Innovation entsteht laut ihr nicht in einer Echokammer; ein Team braucht Menschen, die eine Idee aus anderer Perspektive und mit anderem Betriebsmodus hinterfragen, um schneller zu brauchbaren Lösungen zu kommen. Gleichzeitig sieht die Quelle in der KI-Wende auch eine Chance, weil sich etablierte Pfade teilweise aufbrechen: Niemand wisse wirklich, wohin sich die Branche als Ganzes entwickelt; dadurch könne man leichter „von vorn“ lernen und so die Lücke schließen.
Praktisch heißt das für Gründerinnen und Gründer in Israel vor allem: Initiative darf nicht nur bei Kandidatinnen liegen, die „in den Raum“ hineindrücken. Hackeriot kann zwar laut Quelle mit Veranstaltungen, Community-Aufbau und Mentoring ergänzen – unter anderem werden Teilnehmende genannt, bei denen über 50% in die Cyberindustrie weitergehen –, aber die Verantwortung für nachhaltige Pipeline-Änderungen muss breiter in der Industrie verankert werden. Lurie empfiehlt Startups deshalb aktives Headhunting statt passives Warten auf klassische CV-Eingänge. Ihre Strategie klingt zugleich pragmatisch und anspruchsvoll: Man soll gezielt nach qualifizierten Frauen suchen, das eigene Netzwerk mobilisieren und dabei auch Kandidatinnen ansprechen, die vielleicht nur 80% der Jobbeschreibung erfüllen. Für die „First Woman“-Frage bedeutet das: Ein Unternehmen kann die frühe Sichtbarkeit schaffen, bevor sie sich als Zufallsprodukt aus bereits geschlossenen Netzwerken einstellt – und genau diese Frühphase ist im KI-Kontext ein Sicherheitsfaktor, nicht nur eine HR-Frage.
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