Frauen und Männer in der KI-Transformation: Gleiches Potenzial, ungleiche Nutzung

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

Generative künstliche Intelligenz könnte bestehende Geschlechterungleichheiten auf dem deutschen Arbeitsmarkt verstärken, wenn Frauen und Männer unterschiedlich von der Transformation betroffen sind oder auf sie unterschiedlich reagieren.
Kein eindeutiger Zusammenhang zwischen Frauenanteil einer Berufsgruppe und KI-Transformationspotenzial: Sowohl einige frauendominierte Tätigkeiten (z. B. Pflege) als auch männerdominierte Tätigkeiten (z. B. Bauwesen) weisen ein geringes Transformationspotenzial auf.
Frauen arbeiten häufiger in Berufen mit moderat höherem Transformationspotenzial als Männer, während sich die Beschäftigungsanteile an den Rändern der Verteilung ähneln.
Unterschiede bei der Nutzung: Frauen setzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener ein als Männer.
Die geringere Nutzung geht mit einer zurückhaltenderen Bewertung von KI einher: Frauen sehen seltener direkte Effizienzgewinne, sind jedoch gleichzeitig nicht negativer hinsichtlich der Nachteile und Risiken von KI eingestellt.

Generative künstliche Intelligenz wird den Arbeitsmarkt der Zukunft stark verändern. Inwiefern dies Frauen und Männer in Deutschland unterschiedlich betreffen könnte, hat das Indeed Hiring Lab gemeinsam mit dem Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung (DIW Berlin) untersucht. Es besteht kein eindeutiger Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil und dem KI-Transformationspotenzial nach Berufsgruppe: Sowohl einige frauendominierte Berufe wie Kinderbetreuung und Pflege als auch männerdominierte Tätigkeiten wie das Bauwesen weisen geringe Transformationspotenziale auf. Unterschiede zeigen sich jedoch bei der Anwendung: Frauen setzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben signifikant seltener ein als Männer. Diese geringere Nutzung geht damit einher, dass Frauen die Vor-, aber auch die Nachteile von KI zurückhaltender bewerten. Die Geschlechterlücke bei der KI-Nutzung sollte geschlossen werden, sonst könnte sie die bestehende Geschlechterungleichheit am Arbeitsmarkt verstärken.

Generative KI kann die Geschlechterungleichheit am Arbeitsmarkt unterschiedlich beeinflussen

Generative KI verändert die Arbeitswelt rasant und ihre Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt werden in Wissenschaft und Politik intensiv diskutiert: Wie werden sich Aufgaben und Tätigkeiten in einzelnen Berufen verändern? In welchem Ausmaß werden Berufe wegfallen oder neu entstehen? Welche Kompetenzen benötigen Beschäftigte und wird sich das Erlernen dieser auch in höheren Löhnen widerspiegeln?

Vor dem Hintergrund ausgeprägter geschlechtsspezifischer Unterschiede am deutschen Arbeitsmarkt stellt sich die Frage, ob die KI-Transformation hierzulande Frauen und Männer unterschiedlich betrifft beziehungsweise betreffen wird. Zum einen hängt dies davon ab, in welchen Berufen Frauen und Männer beschäftigt sind und wie hoch das Potenzial zum Einsatz von KI dort ist. Zum anderen spielt es eine Rolle, wie aktiv Beschäftigte KI nutzen und ob dabei Geschlechterunterschiede bestehen. Denn wer KI gezielt einsetzt, kann Effizienzgewinne erzielen, die sich in besseren Karrierechancen oder höherer Produktivität niederschlagen.

Kein eindeutiger Zusammenhang zwischen KI-Transformationspotenzial und Frauenanteil einer Berufsgruppe

Um zu ermitteln, inwiefern Frauen und Männer in Berufen arbeiten, die unterschiedlich stark von KI betroffen sind, wird der Frauenanteil unter den Beschäftigten einer Berufsgruppe deren KI-Transformationspotenzial gegenübergestellt. Letzteres wird auf Basis des Indeed AI at Work 2025 Reports als Anteil der Kompetenzen in Stellenanzeigen, die hybrid oder vollständig von generativer KI transformiert werden können, gemessen. Berufe mit einem hohen Transformationspotenzial finden sich u. a. im Technologiesektor: So können in der Softwareentwicklung 83,7 % der Kompetenzen vollständig oder hybrid transformiert werden. Ähnlich ist die Situation in klassischen Bürojobs (Buchhaltung: 75,2 %, Marketing: 73 %). Berufe, die physische Präsenz oder zwischenmenschliche Interaktion erfordern, sind hingegen weniger betroffen (Kinderbetreuung 22 %).

Daten des Mikrozensus 2022 verdeutlichen die starke Geschlechtersegregation auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Ein Großteil der Beschäftigten ist in Berufen tätig, die von einem Geschlecht dominiert werden. Von den 30 beschäftigungsreichsten Berufsgruppen sind neun frauendominiert (Frauenanteil >70 %) und zehn männerdominiert. Elf Gruppen gelten als Mischberufe mit einem Geschlechterverhältnis zwischen 30 % und 70 %. Beispiele für stark segregierte Berufsgruppen sind die Kinderbetreuung mit einem Frauenanteil von über 90 % und das Bauwesen mit einem Männeranteil von mehr als 95 %.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Die berufliche Segregation nach Geschlecht ist in Deutschland stark ausgeprägt” zeigt die Frauenanteile nach Berufsgruppe sowie deren Anteil an der Gesamtbeschäftigung in Deutschland auf Basis des Mikrozensus 2022 für die 30 beschäftigungsreichsten Berufsgruppen. Von diesen sind neun frauendominiert und zehn männerdominiert.

Stellt man den Frauenanteil in einer Berufsgruppe dem KI-Transformationspotenzial gegenüber, zeigt sich kein linearer Zusammenhang zwischen den beiden Größen, sondern eine umgekehrte U-Kurve: Es gibt sowohl männerdominierte Berufe (z. B. in Bauwesen, Transportwesen oder Handwerk, Technik & Mechanik) als auch frauendominierte Berufe (z. B. in Kinderbetreuung oder Pflege), die ein geringes Transformationspotenzial aufweisen. Das höchste Transformationspotenzial haben häufig Mischberufe, z. B. in Buchhaltung, Marketing oder Bank- & Finanzwesen. Eine Ausnahme bildet die Softwareentwicklung: Sie hat das höchste Transformationspotenzial, ist mit einem Frauenanteil von 15 % jedoch stark männerdominiert.

Das Streudiagramm mit dem Titel “Es gibt sowohl männerdominierte als auch frauendominierte Berufe, in denen das KI-Transformationspotenzial gering ist” stellt die Frauenanteile nach Berufsgruppe dem KI-Transformationspotenzial (gemessen als Anteil der Kompetenzen, die voll oder hybrid transformiert werden können) gegenüber. Es zeigt sich kein linearer Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil und dem KI-Transformationspotenzial.

Eine Analyse der Verteilung von beschäftigten Frauen und Männern über Berufe nach KI-Transformationspotenzial zeigt, dass Frauen tendenziell häufiger in Berufen mit höherem Transformationspotenzial tätig sind. Allerdings konzentrieren sich die Unterschiede im moderaten Bereich: So arbeiten 23 % der Frauen in Berufsgruppen mit einem Transformationspotenzial von 60-70 %, aber nur 12 % der Männer. Umgekehrt sind 29 % der Männer, aber nur 19 % der Frauen in Berufen mit Transformationspotenzial von 30-40 % beschäftigt. An den Rändern der Verteilung arbeiten hingegen anteilig ähnlich viele Frauen und Männer: jeweils etwa 13 % in Berufen mit 20-30 % sowie 7 % mit 70-80 % voll oder hybrid transformierbaren Kompetenzen. In den am stärksten transformierbaren Berufen – insbesondere in der Softwareentwicklung – sind anteilig Männer stärker vertreten. Die Gruppe macht mit 2 % der Männer und 0,6 % der Frauen jedoch nur einen kleinen Teil aller Beschäftigten aus.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Ein knappes Viertel der Frauen ist in Berufen mit 60-70 % hybrid oder voll transformierbaren Kompetenzen beschäftigt, aber nur 12 % der Männer” zeigt den Anteil der Frauen und Männer, die in Berufsgruppen innerhalb einer Bandbreite an KI-Transformationspotenzial beschäftigt sind. Frauen sind tendenziell häufiger in Berufen mit KI-Transformationspotenzial von 60-70 % beschäftigt.

Frauen nutzen KI seltener im beruflichen und im privaten Kontext

Selbst wenn kein eindeutiger linearer Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil in einem Beruf und dessen KI-Transformationspotenzial besteht, ist klar, dass sich ein großer Teil an Berufen durch generative KI verändern wird. Für Beschäftigte entsteht dementsprechend erheblicher Bedarf an Weiterbildung. Hierbei wird ein zweiter Kanal relevant, über den die KI-Transformation bestehende Geschlechterunterschiede am Arbeitsmarkt beeinflussen könnte: die tatsächliche Nutzung der Technologie. Sollten Frauen und Männer KI unterschiedlich stark einsetzen, könnten daraus resultierende Unterschiede in der Arbeitsproduktivität und Effizienz langfristig zu auseinandergehenden Löhnen und Karrierechancen führen.

Geschlechterunterschiede in der KI-Nutzung können anhand der Indeed Workforce Insights Survey untersucht werden, für die weltweit rund 80.000 und in Deutschland 10.000 Personen repräsentativ nach Alter, Geschlecht, Bildung und Region befragt wurden. Hierbei zeigt sich, dass Frauen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener nutzen als Männer. Während 46,7 % der Männer angaben, KI bei der Arbeit nie oder seltener als einmal im Monat zu nutzen, liegt dieser Anteil unter den Frauen mit 52,4 % signifikant höher. Auf der anderen Seite nutzen 32,9 % der Männer die Technologie täglich oder mehrmals pro Woche, bei den Frauen nur 27,3 %. Im Privatleben ist die Geschlechterlücke sogar noch größer: 51,7 % der Frauen, aber 42,7% der Männer nutzen KI nie oder seltener als einmal im Monat. 27,9% der Frauen, aber 34,8% der Männer nutzen KI mindestens mehrmals pro Woche. Die Unterschiede in der privaten und beruflichen KI-Nutzung bleiben bestehen und sind statistisch signifikant, auch wenn man die Branche und das Alter berücksichtigt.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Frauen nutzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener als Männer” zeigt die Anteile der Frauen und Männer nach KI-Nutzungshäufigkeit bei der Arbeit (nur beschäftigte oder selbstständige Befragte) und im Privatleben. Frauen nutzen KI in beiden Zusammenhängen seltener als Männer.

Gefragt nach den Nutzungsmöglichkeiten am Arbeitsplatz zeigt sich, dass Männer KI signifikant häufiger für technische Aufgaben wie Programmieren und Datenanalyse verwenden, aber auch im Projektmanagement. Weibliche Befragte nutzen KI hingegen etwas, aber nicht statistisch signifikant häufiger für Inhaltserstellung, administrative Aufgaben sowie Lernen und Weiterbildung.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Männer nutzen KI häufiger für technische Aufgaben wie Programmieren und Datenanalysen als Frauen” zeigt den Anteil an Befragten, die einen bestimmten Nutzungszweck für KI-Tools am Arbeitsplatz angeben, nach Geschlecht. Frauen nutzen KI seltener zum Programmieren, für Datenanalysen oder im Projektmanagement.

Frauen sehen weniger Vorteile, sind aber nicht unbedingt negativer gegenüber KI eingestellt

Im Einklang mit der geringeren Nutzung von KI bewerten Frauen deren Potenzial zurückhaltender als Männer. 45,1 % der Frauen – aber 52,8 % der Männer – geben an, dass KI sie bei der Arbeit effizienter macht. 38,5 % der Frauen und 46,9 % der Männer geben an, dass KI interessantere Arbeit ermöglicht. Diese Unterschiede in der Bewertung von KI bleiben bestehen und sind statistisch signifikant, auch wenn man die Branche und das Alter berücksichtigt. Weiterhin nennen Frauen durchschnittlich weniger Vorteile von KI-Nutzung am Arbeitsplatz (Männer: 2,5, Frauen: 2). Signifikant seltener geben sie dabei Kosteneinsparungen, tiefgreifende Analysen, Automatisierung von Aufgaben und Datenerkenntnisse an.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Frauen geben seltener an, dass KI sie effizienter oder ihre Arbeit interessanter macht” zeigt den Anteil der Frauen und Männer nach ihrem Zustimmungsgrad zu den Fragen, ob KI sie effizienter macht oder interessantere Arbeit ermöglicht. Frauen sehen diese Vorteile der KI-Nutzung seltener als Männer.

Gleichzeitig sind Frauen aber nicht negativer gegenüber KI hinsichtlich deren Nachteile und Risiken eingestellt: KI-nutzende Frauen nennen signifikant weniger Risiken als KI-nutzende Männer. Dabei melden sie signifikant häufiger Bedenken hinsichtlich Datenschutz an (38,6 % vs. 32,8 % der Männer), während Männer signifikant häufiger Cybersicherheit (30,3 % der Frauen vs. 35,4 % der Männer) und Schulungsbedarf (15,9 % der Frauen vs. 20,5 % der Männer) als Nachteile sehen.

Die Tabelle mit dem Titel “Frauen sehen weniger Vorteile, aber nicht mehr Nachteile von KI am Arbeitsplatz” zeigt den Anteil an Befragten, die bestimmte Vor- und Nachteile von KI am Arbeitsplatz nennen, nach Geschlecht. Frauen geben signifikant seltener Vorteile wie Kosteneinsparungen oder tiefgreifendere Analysen an, nennen aber auch einige Nachteile wie Cybersicherheitsrisiken seltener. Einzig Datenschutzbedenken haben Frauen häufiger.

Frauen geben außerdem seltener an, dass KI ihren Arbeitsstress erhöht (20,9 % vs. 26,1 % der Männer), dass KI Kolleg*innen ersetzen könnte (27,1 % vs. 32,5 %) oder ihren eigenen Job übernehmen wird (19,4 % vs. 21,9 %). Beachtet werden sollte, dass eine Mehrheit der Befragten negative Ansichten hinsichtlich allgemeiner Jobmöglichkeiten hat (59,2 % Frauen und 57,3 % Männer stimmen zu), hier jedoch kein signifikanter Geschlechterunterschied besteht.

Das Balkendiagramm mit dem Titel “Männer und Frauen haben ähnliche Ansicht zu negativen Auswirkungen von KI auf Jobmöglichkeiten insgesamt, aber Frauen sind weniger negativ zu Auswirkungen auf eigene Arbeit eingestellt” zeigt den Anteil der Frauen und Männer nach Zustimmungsgrad zu verschiedenen Fragen zu den Risiken und Nachteilen von KI am Arbeitsplatz.

Dass Frauen im Vergleich zu Männern nicht nur weniger Vorteile, sondern auch weniger Nachteile von KI am Arbeitsplatz nennen, mag zunächst paradox erscheinen, könnte sich jedoch auch durch die geringere Nutzungsfrequenz erklären lassen: Wer weniger praktische Erfahrung mit KI sammelt, hat seltener die Gelegenheit, konkrete Effizienzgewinne zu erleben, aber auch seltener die Möglichkeit, auf technologische Hürden oder Risiken zu stoßen.

Um eine Verschärfung der Geschlechterungleichheit zu verhindern, muss die Nutzungslücke geschlossen werden

Die Diskussion über die Auswirkungen generativer KI auf die Arbeitswelt ist in vollem Gange. Hinsichtlich der geschlechtsspezifischen Folgen zeigt dieser Beitrag, dass kein klarer Zusammenhang zwischen dem KI-Transformationspotenzial und dem Frauenanteil in den verschiedenen Berufsgruppen besteht. Klar ist jedoch auch, dass die KI-Transformation eine große Bandbreite an Berufen – wenn auch in unterschiedlichem Ausmaß – betreffen wird. Entsprechend besteht für Beschäftigte in allen Sektoren ein hoher Bedarf an einschlägiger und kontinuierlicher Weiterbildung.

Auch wenn das Transformationspotenzial weitgehend unabhängig vom Geschlecht ist, besteht die Gefahr, dass Frauen aufgrund ihrer derzeit geringeren KI-Nutzung beim Aufbau entsprechender Kompetenzen am Arbeitsmarkt zurückfallen. Um eine Verschärfung geschlechtsspezifischer Ungleichheit zu verhindern, können Unternehmen und Politik diese Nutzungslücke gezielt adressieren – etwa durch Bildungsangebote in Betrieben, Schulen und Universitäten, bei denen praxisnahe Anwendungsfälle vermittelt, aber auch Raum zum Experimentieren innerhalb einer rechts- und datensicheren KI-Infrastruktur bereitgestellt wird. Wenn Hürden abgebaut und Begeisterung geweckt wird, können Frauen wie Männer auf ihren individuellen Karrierewegen von den erzielbaren Produktivitätssteigerungen profitieren – und im Ergebnis die Gesamtwirtschaft.

Methodik

Der erste Teil dieses Beitrags basiert auf den Ergebnissen von Sondergeld, Wrohlich und Redelings (2026): Transformationspotenzial durch KI betrifft ebenso Männer wie Frauen auf dem Arbeitsmarkt, DIW Wochenbericht 14/15 2026. Methodische Details befinden sich im Bericht.

Für den zweiten Teil des Beitrags wurden Daten der Indeed Workforce Insights Survey ausgewertet, einer Online-Befragung von mehr als 80.000 Erwachsenen aus den USA, Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Japan, Irland, Australien und Kanada. Die Stichprobenziehung erfolgte zufällig und repräsentativ nach Alter, Geschlecht, Bildungsniveau und Region in allen Märkten sowie in den USA nach ethnischer Zugehörigkeit. Die Feldarbeit wurde im Mai und Juni 2025 durchgeführt und umfasst weltweit insgesamt n = 80.936 Interviews, mit mindestens n = 10.000 Befragten pro Markt. Diese Stichprobengröße ermöglicht eine Fehlertoleranz von ±1 Prozentpunkt auf einem Konfidenzniveau von 95 % innerhalb der einzelnen Märkte.