Frauen in KI und Data Science: Ein Gespräch mit Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki

Für diesen Beitrag haben wir mit Prof. Dr. Mascha Kurpicz-Briki gesprochen, Professorin für Informatik und Forscherin im Bereich KI.

Prof. Dr. Mascha Kurpicz Briki

Wie ist der aktuelle Stand der Geschlechterverteilung in KI und Data Science, insbesondere in der Schweiz?

Die verfügbaren Daten zeigen ein klares und anhaltendes Ungleichgewicht. Global liegt der Anteil von Frauen in KI-Berufen bei etwa 20 bis 30 Prozent [1] [2]. In der Schweiz ist diese Diskrepanz auch ausgeprägt. Frauen stellen im Tech-Sektor insgesamt nur etwa ein Viertel der Beschäftigten [3]. Schaut man insbesondere die technischen Berufsfelder an, so liegt dies noch tiefer. Zum Beispiel liegt der Frauenanteil in den ICT-Lehren bei rund 16% und stagniert seit vielen Jahren auf diesem Niveau [4].

Das ist sehr schade, denn diese Berufe sind sehr spannend und auch für Frauen eine tolle Wahl: es braucht schlaue und kreative Lösungen für echte Anwendungen, deren Nutzen in der Praxis oft sofort sichtbar ist.

Warum ist diese Unterrepräsentation aus wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Sicht problematisch?

Aus wissenschaftlicher Sicht ist entscheidend zu verstehen, dass daten-basierte KI-Systeme nicht neutral sind. Zahlreiche Studien zeigen, dass sie bestehende gesellschaftliche Verzerrungen reproduzieren können. Das passiert unter anderem dann, wenn Daten und Entwicklungsteams nicht divers sind. Solche Biases sind ein zentrales Risiko aktueller KI Systeme für die ganze Gesellschaft.

Es braucht daher bei der Entwicklung solcher Systeme unterschiedliche Perspektiven, damit die richtigen Fragen gestellt werden können. Das umfasst nicht nur das Geschlecht: Diversität in ganz unterschiedlicher Hinsicht ist hier wichtig. Je mehr verschiedene Blickwinkel bei der Entwicklung, aber auch dem Einsatz und Einkauf solcher Lösungen, eingebracht werden können, desto eher können Risiken früh erkannt und aktiv angegangen werden.

Was braucht es konkret, um mehr Frauen für die Themen KI und Data Science zu gewinnen, und welche Rolle spielen Initiativen wie Women in Data Science Zurich?

Es gibt strukturelle als auch kulturelle Faktoren, die adressiert werden müssen. Dazu gehört zum Beispiel die Förderung von Frauen entlang der gesamten Pipeline: von Ausbildung bis Karriereentwicklung. Gleichzeitig können fehlende Netzwerke und Sichtbarkeit zentrale Barrieren darstellen, oder kulturelle Rollenbilder in Bezug auf technische Berufe, die leider teilweise immer noch in den Köpfen vorhanden sind.

Auch die Sichtbarkeit von anderen Frauen als Role Models ist ein wichtiger Aspekt. Ein schönes Beispiel ist die Women in Data Science Konferenz [5], welche regelmässig in Zürich stattfindet. Solche Anlässe schaffen Plattformen für Austausch und Sichtbarkeit für das Thema. Aktuell kann man sich bereits für den Event diesen Juni anmelden: https://www.wids.ch/

[1] https://www.unesco.org/reports/science/2021/en/women-digital-revolution

[2] https://www.ilo.org/resource/news/new-ilo-data-confirm-women-face-higher-workplace-risks-generative-ai-men

[3] https://www.diversity-inclusion-platform.ch/the-unseen-code-unlock-switzerlands-female-tech-potential/

[4] https://www.ict-berufsbildung.ch/services/facts-figures

[5] https://www.wids.ch