SILICON VALLEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Der KI-Arbeitsmarkt wächst rasant, doch Frauen werden laut LinkedIn beim Einstieg in AI-Rollen deutlich seltener eingestellt als bei Nicht-KI-Stellen. Gleichzeitig zeigen die Daten eine Lohnschere: Männer verdienen über alle KI-Berufe hinweg im Median deutlich mehr. Branchenstimmen beschreiben zudem Hürden, die nicht nur fachlich sind, sondern sich durch Netzwerke, Arbeitskulturen und zu wenig passende Mentoring-Strukturen verstärken. Offen bleibt dabei vor allem, ob der „Career-Momentum“-Effekt mit der nächsten KI-Welle auch wirklich für Frauen positiv ausfällt.
Der KI-Hype klingt nach Aufbruch, die Zahlen wirken jedoch wie ein Warnsignal. Wer in den letzten Monaten in Silicon Valley über „AI-Jobs“ spricht, meint fast immer Wachstum, Gehälter und neue Aufgabenfelder. Genau diese Dynamik zeigt laut LinkedIn aber auch eine Schieflage beim Zugang: Frauen machten nur etwa ein Viertel der Neueinstellungen in KI-Rollen aus, während sie bei Neueinstellungen in Nicht-KI-Rollen bei rund 50% lagen. In Führungspositionen sinkt der Anteil laut den gleichen Auswertungen sogar auf 13%. Das ist keine Randnotiz, sondern verschiebt die langfristige Frage, wer die neuen KI-Systeme tatsächlich gestaltet und in welchem Maß KI-basierte Wertschöpfung in Unternehmen gleich verteilt wird.
Technisch betrachtet entsteht die Ungleichheit nicht erst „beim Modelltraining“, sondern schon davor: bei Recruiting, Matching und den Signalen, mit denen Kandidatinnen in frühen Screening-Schritten bewertet werden. Urvashi Batra, Mitgründerin und CEO von Prioriwise, beschreibt den Effekt dabei so, dass Frauen im Pitching vor Investoren weniger Ernst genommen würden als männliche Co-Gründer. In ihrer Darstellung lernen Pitch-Teams zudem, dass die Chancen auf Finanzierung steigen, wenn der männliche Partner die Vorstellung übernimmt. Damit rückt ein Mechanismus in den Fokus, der in der KI-Ökonomie besonders schwer zu korrigieren ist: Wenn Unternehmen Kandidaten nicht primär über standardisierte, datenbasierte Kriterien finden, sondern über persönliche Netzwerke und informelle Empfehlungswege, werden strukturelle Biases schneller „konserviert“ statt abgebaut.
Auch die Verteilung der Rollen macht die Lage greifbar. LinkedIn zufolge sind Frauen häufiger in Bereichen zu finden, die stark mit KI-Disruption konfrontiert sind, etwa in Tätigkeiten mit hoher Schnittstelle wie dem Kundenservice. Gleichzeitig zeigt sich im Arbeitsmarkt ein finanzieller Vorteil für KI-nahe Rollen: KI-Jobs hätten sich seit 2023 verdoppelt und zahlten im Durchschnitt mehr als doppelt so viel wie Stellen ohne KI-Bezug. Die Kehrseite: Frauen, die in KI-Berufen arbeiten, sind den Angaben zufolge überproportional in niedriger bezahlten Aufgaben konzentriert, etwa in der Datenannotation. Sarah Steinberg, verantwortlich für globale Public-Policy-Partnerschaften bei LinkedIn, führt diesen Mix als einen wesentlichen Grund an: Über alle KI-Berufe hinweg liegt das mittlere (median) Gehalt von Männern um 45.000 US-Dollar höher als das von Frauen. Für Entscheider ist das weniger eine „Fairness“-Debatte als eine Planungsfrage: Wenn die Gehalts- und Skill-Treppenleiter in einer Branche unterschiedlich bestiegen wird, wirkt sich das auf Laufbahnen und späteres Leadership-Portfolio aus.
Damit verbindet sich eine historische Erwartung, die die Branche selbst oft formuliert: KI sei eine junge Domäne, in der es eigentlich keine „Zehnjahres-Schulbank“ für alte Expertenrollen geben sollte. Wer ein neues Modell in einem Jahr lernt, könnte die Einstiegshürde formal leichter nehmen als in etablierten Branchen. Brenda Darden Wilkerson, Präsidentin von AnitaB.org, spricht dennoch von „Backsliding“ und beschreibt damit eine real beobachtete Gegenbewegung: Unternehmen hätten zwar Programme zur Förderung von Frauen im Tech-Kontext, allerdings mit gemischten Ergebnissen. Zwar hielten Frauen in den USA im Tech-Sektor rund ein Drittel der Jobs, zugleich verlassen sie das Feld aber deutlich häufiger als Männer. Die Argumentation lautet, dass kulturelle Hürden und Barrieren bei Aufstiegschancen nicht nur das „Ob“, sondern auch das „Wie lange“ beeinflussen.
In der KI-Arbeit kommen zusätzliche Belastungspunkte hinzu, die stark mit der Produktentwicklungstaktung zusammenhängen. Jayeeta Putatunda, AI Engineering Lead bei einem Investment-Firma mit Fokus auf KI, beschreibt den „breakneck pace“ der Entwicklungen als permanenten Druck, Schritt zu halten. Besonders problematisch sei das, wenn man in Teams als einzige Frau oder als klare Minderheit agiert: Dann müssten eigene Ideen nach ihrer Erfahrung oft lauter kommuniziert werden, um überhaupt sichtbar zu werden. Mentoring kann dabei schwerer zu organisieren sein, gerade wenn passende Vorbilder fehlen oder wenn Seniorität über informelle Netzwerke vermittelt wird. Putatunda geht zudem auf Arbeitszeitmodelle ein: Sie berichtet, dass 12-Stunden-Tage nicht ungewöhnlich seien und nennt das als Faktor, der selbst motivierte Personen über Zeit aus dem Feld drängen kann. Bei ihr habe eine Elternzeit von vier Monaten gereicht, um beim Wiedereinstieg in andere Frameworks und Modelleben „hinten dran“ zu sein; das Aufholen sei nur mit Unterstützung durch Kolleginnen und Kollegen sowie einer fairen Aufteilung der Kinderbetreuung möglich gewesen.
Ein weiterer Hebel liegt offenbar in der Unternehmenspolitik – und zwar nicht nur in DEI-Teams, sondern in der Frage, ob Initiativen überhaupt noch institutionell finanziert werden können. Felicia Newhouse, Gründerin von AI Powered Women, beschreibt, dass das politische Klima die Bereitschaft vieler KI-Unternehmen senkt, Programme mit Fokus auf Frauen aktiv zu unterstützen. Als Beispiel verweist sie auf das Vorgehen des US-Justizministeriums gegen Firmen, die DEI-Programme einsetzen, mit der Behauptung, diese würden gegen Antidiskriminierungsregeln verstoßen. Zudem nennt sie, dass Unternehmen wie Accenture, Deloitte, IBM und PayPal sich offenbar auf mehrstellige Vergleichszahlungen geeinigt hätten. Für die Praxis heißt das: Selbst wenn Unternehmen vom Nutzen gleichberechtigter Förderung überzeugt sind, sinkt häufig die Kapazität für konkrete Recruiting-, Mentoring- und Beförderungsprogramme, sobald rechtliche Risiken oder Rechtsunsicherheit entstehen.
Für die nächste Phase des KI-Marktes ergibt sich daraus ein klarer Handlungsdruck. Wenn Frauen bei Neueinstellungen seltener in AI-Rollen kommen, dann verschiebt sich nicht nur die Gegenwart, sondern die Pipeline für die kommenden Jahre: weniger Kandidatinnen für Seniorrollen, weniger Führungserfahrung in KI-Teams und damit potenziell ein breiteres Auseinanderdriften bei Löhnen und Einfluss. Newhouse formuliert den Kernpunkt besonders deutlich: Das Risiko bestehe darin, dass eine „Participation Gap“ sich zu einer „Power Gap“ entwickelt. Aus Unternehmenssicht ist das eine Prioritätsfrage, die sich nicht auf Diversity-Statements reduzieren lässt. Stattdessen müssen Recruiting-Kanäle, Screening-Logiken und Beförderungswege so gestaltet werden, dass sie die strukturellen Netzwerkeffekte nicht nur abmildern, sondern messbar ersetzen – gerade dann, wenn die KI-Welle ohnehin schneller rollt, als viele Organisationen ihre Prozesse aktualisieren können.
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