{"id":12660,"date":"2026-04-21T07:00:00","date_gmt":"2026-04-21T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiringlab.org\/de\/?p=12660"},"modified":"2026-04-20T19:39:31","modified_gmt":"2026-04-20T17:39:31","slug":"frauen-und-maenner-in-der-ki-transformation-gleiches-potenzial-ungleiche-nutzung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiringlab.org\/de\/blog\/2026\/04\/21\/frauen-und-maenner-in-der-ki-transformation-gleiches-potenzial-ungleiche-nutzung\/","title":{"rendered":"Frauen und M\u00e4nner in der KI-Transformation: Gleiches Potenzial, ungleiche Nutzung"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Die wichtigsten Ergebnisse im \u00dcberblick:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Generative k\u00fcnstliche Intelligenz k\u00f6nnte bestehende Geschlechterungleichheiten auf dem deutschen Arbeitsmarkt verst\u00e4rken, wenn Frauen und M\u00e4nner unterschiedlich von der Transformation betroffen sind oder auf sie unterschiedlich reagieren.<\/li>\n\n\n\n<li>Kein eindeutiger Zusammenhang zwischen Frauenanteil einer Berufsgruppe und KI-Transformationspotenzial: Sowohl einige frauendominierte T\u00e4tigkeiten (z. B. Pflege) als auch m\u00e4nnerdominierte T\u00e4tigkeiten (z. B. Bauwesen) weisen ein geringes Transformationspotenzial auf.<\/li>\n\n\n\n<li>Frauen arbeiten h\u00e4ufiger in Berufen mit moderat h\u00f6herem Transformationspotenzial als M\u00e4nner, w\u00e4hrend sich die Besch\u00e4ftigungsanteile an den R\u00e4ndern der Verteilung \u00e4hneln.<\/li>\n\n\n\n<li>Unterschiede bei der Nutzung: Frauen setzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener ein als M\u00e4nner.<\/li>\n\n\n\n<li>Die geringere Nutzung geht mit einer zur\u00fcckhaltenderen Bewertung von KI einher: Frauen sehen seltener direkte Effizienzgewinne, sind jedoch gleichzeitig nicht negativer hinsichtlich der Nachteile und Risiken von KI eingestellt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Generative k\u00fcnstliche Intelligenz wird den Arbeitsmarkt der Zukunft stark ver\u00e4ndern. Inwiefern dies Frauen und M\u00e4nner in Deutschland unterschiedlich betreffen k\u00f6nnte, hat das Indeed Hiring Lab gemeinsam mit dem <a href=\"https:\/\/www.diw.de\/de\/diw_01.c.1004064.de\/publikationen\/wochenberichte\/2026_14_1\/transformationspotenzial_durch_ki_betrifft_ebenso_maenner_wie_frauen_auf_dem_arbeitsmarkt.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Deutschen Institut f\u00fcr Wirtschaftsforschung (DIW Berlin)<\/a> 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 m\u00e4nnerdominierte T\u00e4tigkeiten 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 M\u00e4nner. Diese geringere Nutzung geht damit einher, dass Frauen die Vor-, aber auch die Nachteile von KI zur\u00fcckhaltender bewerten. Die Geschlechterl\u00fccke bei der KI-Nutzung sollte geschlossen werden, sonst k\u00f6nnte sie die bestehende Geschlechterungleichheit am Arbeitsmarkt verst\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Generative KI kann die Geschlechterungleichheit am Arbeitsmarkt unterschiedlich beeinflussen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Generative KI ver\u00e4ndert die Arbeitswelt rasant und ihre Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt werden in Wissenschaft und Politik intensiv diskutiert: Wie werden sich Aufgaben und T\u00e4tigkeiten in einzelnen Berufen ver\u00e4ndern? In welchem Ausma\u00df werden Berufe wegfallen oder neu entstehen? Welche Kompetenzen ben\u00f6tigen Besch\u00e4ftigte und wird sich das Erlernen dieser auch in h\u00f6heren L\u00f6hnen widerspiegeln?<\/p>\n\n\n\n<p>Vor dem Hintergrund ausgepr\u00e4gter geschlechtsspezifischer Unterschiede am deutschen Arbeitsmarkt stellt sich die Frage, ob die KI-Transformation hierzulande Frauen und M\u00e4nner unterschiedlich betrifft beziehungsweise betreffen wird. Zum einen h\u00e4ngt dies davon ab, in welchen Berufen Frauen und M\u00e4nner besch\u00e4ftigt sind und wie hoch das Potenzial zum Einsatz von KI dort ist. Zum anderen spielt es eine Rolle, wie aktiv Besch\u00e4ftigte KI nutzen und ob dabei Geschlechterunterschiede bestehen. Denn wer KI gezielt einsetzt, kann Effizienzgewinne erzielen, die sich in besseren Karrierechancen oder h\u00f6herer Produktivit\u00e4t niederschlagen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Kein eindeutiger Zusammenhang zwischen KI-Transformationspotenzial und Frauenanteil einer Berufsgruppe<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Um zu ermitteln, inwiefern Frauen und M\u00e4nner in Berufen arbeiten, die unterschiedlich stark von KI betroffen sind, wird der Frauenanteil unter den Besch\u00e4ftigten einer Berufsgruppe deren KI-Transformationspotenzial gegen\u00fcbergestellt. Letzteres wird auf Basis des <a href=\"https:\/\/www.hiringlab.org\/2025\/09\/23\/ai-at-work-report-2025-how-genai-is-rewiring-the-dna-of-jobs\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Indeed AI at Work 2025 Reports<\/a> als Anteil der Kompetenzen in Stellenanzeigen, die hybrid oder vollst\u00e4ndig von generativer KI transformiert werden k\u00f6nnen, gemessen. Berufe mit einem hohen Transformationspotenzial finden sich u. a. im Technologiesektor: So k\u00f6nnen in der Softwareentwicklung 83,7 % der Kompetenzen vollst\u00e4ndig oder hybrid transformiert werden. \u00c4hnlich ist die Situation in\u00a0 klassischen B\u00fcrojobs (Buchhaltung: 75,2 %, Marketing: 73 %). Berufe, die physische Pr\u00e4senz oder zwischenmenschliche Interaktion erfordern, sind hingegen weniger betroffen (Kinderbetreuung 22 %).<\/p>\n\n\n\n<p>Daten des Mikrozensus 2022 verdeutlichen die starke Geschlechtersegregation auf dem deutschen Arbeitsmarkt. Ein Gro\u00dfteil der Besch\u00e4ftigten ist in Berufen t\u00e4tig, die von einem Geschlecht dominiert werden. Von den 30 besch\u00e4ftigungsreichsten Berufsgruppen sind neun frauendominiert (Frauenanteil &gt;70 %) und zehn m\u00e4nnerdominiert. Elf Gruppen gelten als Mischberufe mit einem Geschlechterverh\u00e4ltnis zwischen 30 % und 70 %. Beispiele f\u00fcr stark segregierte Berufsgruppen sind die Kinderbetreuung mit einem Frauenanteil von \u00fcber 90 % und das Bauwesen mit einem M\u00e4nneranteil von mehr als 95 %.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-1024x768.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cDie berufliche Segregation nach Geschlecht ist in Deutschland stark ausgepr\u00e4gt\u201d zeigt die Frauenanteile nach Berufsgruppe sowie deren Anteil an der Gesamtbesch\u00e4ftigung in Deutschland auf Basis des Mikrozensus 2022 f\u00fcr die 30 besch\u00e4ftigungsreichsten Berufsgruppen. Von diesen sind neun frauendominiert und zehn m\u00e4nnerdominiert.\" class=\"wp-image-12668\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-1024x768.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-300x225.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-768x576.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-1536x1152.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20191518\/frauenanteil_normcat-2048x1536.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cDie berufliche Segregation nach Geschlecht ist in Deutschland stark ausgepr\u00e4gt\u201d zeigt die Frauenanteile nach Berufsgruppe sowie deren Anteil an der Gesamtbesch\u00e4ftigung in Deutschland auf Basis des Mikrozensus 2022 f\u00fcr die 30 besch\u00e4ftigungsreichsten Berufsgruppen. Von diesen sind neun frauendominiert und zehn m\u00e4nnerdominiert.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Stellt man den Frauenanteil in einer Berufsgruppe dem KI-Transformationspotenzial gegen\u00fcber, zeigt sich kein linearer Zusammenhang zwischen den beiden Gr\u00f6\u00dfen, sondern eine umgekehrte U-Kurve: Es gibt sowohl m\u00e4nnerdominierte Berufe (z. B. in Bauwesen, Transportwesen oder Handwerk, Technik &amp; Mechanik) als auch frauendominierte Berufe (z. B. in Kinderbetreuung oder Pflege), die ein geringes Transformationspotenzial aufweisen. Das h\u00f6chste Transformationspotenzial haben h\u00e4ufig Mischberufe, z. B. in Buchhaltung, Marketing oder Bank- &amp; Finanzwesen. Eine Ausnahme bildet die Softwareentwicklung: Sie hat das h\u00f6chste Transformationspotenzial, ist mit einem Frauenanteil von 15 % jedoch stark m\u00e4nnerdominiert.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"614\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-1024x614.png\" alt=\"Das Streudiagramm mit dem Titel \u201cEs gibt sowohl m\u00e4nnerdominierte als auch frauendominierte Berufe, in denen das KI-Transformationspotenzial gering ist\u201d stellt die Frauenanteile nach Berufsgruppe dem KI-Transformationspotenzial (gemessen als Anteil der Kompetenzen, die voll oder hybrid transformiert werden k\u00f6nnen) gegen\u00fcber. Es zeigt sich kein linearer Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil und dem KI-Transformationspotenzial.\" class=\"wp-image-12669\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-1024x614.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-300x180.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-768x461.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-1536x922.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192212\/scatter_gsti_vs_frauenanteil-2048x1229.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Streudiagramm mit dem Titel \u201cEs gibt sowohl m\u00e4nnerdominierte als auch frauendominierte Berufe, in denen das KI-Transformationspotenzial gering ist\u201d stellt die Frauenanteile nach Berufsgruppe dem KI-Transformationspotenzial (gemessen als Anteil der Kompetenzen, die voll oder hybrid transformiert werden k\u00f6nnen) gegen\u00fcber. Es zeigt sich kein linearer Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil und dem KI-Transformationspotenzial.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Eine Analyse der Verteilung von besch\u00e4ftigten Frauen und M\u00e4nnern \u00fcber Berufe nach KI-Transformationspotenzial zeigt, dass Frauen tendenziell h\u00e4ufiger in Berufen mit h\u00f6herem Transformationspotenzial t\u00e4tig 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 M\u00e4nner. Umgekehrt sind 29 % der M\u00e4nner, aber nur 19 % der Frauen in Berufen mit Transformationspotenzial von 30-40 % besch\u00e4ftigt. An den R\u00e4ndern der Verteilung arbeiten hingegen anteilig \u00e4hnlich viele Frauen und M\u00e4nner: jeweils etwa 13 % in Berufen mit 20-30 % sowie 7 % mit 70-80 % voll oder hybrid transformierbaren Kompetenzen. In den am st\u00e4rksten transformierbaren Berufen \u2013 insbesondere in der Softwareentwicklung \u2013 sind anteilig M\u00e4nner st\u00e4rker vertreten. Die Gruppe macht mit 2 % der M\u00e4nner und 0,6 % der Frauen jedoch nur einen kleinen Teil aller Besch\u00e4ftigten aus.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1536\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-scaled.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cEin knappes Viertel der Frauen ist in Berufen mit 60-70 % hybrid oder voll transformierbaren Kompetenzen besch\u00e4ftigt, aber nur 12 % der M\u00e4nner\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner, die in Berufsgruppen innerhalb einer Bandbreite an KI-Transformationspotenzial besch\u00e4ftigt sind. Frauen sind tendenziell h\u00e4ufiger in Berufen mit KI-Transformationspotenzial von 60-70 % besch\u00e4ftigt.\" class=\"wp-image-12670\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-scaled.png 2560w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-300x180.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-1024x614.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-768x461.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-1536x922.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192307\/beschaeftigung_nach_gtp_bucket_10-2048x1229.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cEin knappes Viertel der Frauen ist in Berufen mit 60-70 % hybrid oder voll transformierbaren Kompetenzen besch\u00e4ftigt, aber nur 12 % der M\u00e4nner\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner, die in Berufsgruppen innerhalb einer Bandbreite an KI-Transformationspotenzial besch\u00e4ftigt sind. Frauen sind tendenziell h\u00e4ufiger in Berufen mit KI-Transformationspotenzial von 60-70 % besch\u00e4ftigt.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Frauen nutzen KI seltener im beruflichen und im privaten Kontext<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Selbst wenn kein eindeutiger linearer Zusammenhang zwischen dem Frauenanteil in einem Beruf und dessen KI-Transformationspotenzial besteht, ist klar, dass sich ein gro\u00dfer Teil an Berufen durch generative KI ver\u00e4ndern wird. F\u00fcr Besch\u00e4ftigte entsteht dementsprechend erheblicher Bedarf an Weiterbildung. Hierbei wird ein zweiter Kanal relevant, \u00fcber den die KI-Transformation bestehende Geschlechterunterschiede am Arbeitsmarkt beeinflussen k\u00f6nnte: die tats\u00e4chliche Nutzung der Technologie. Sollten Frauen und M\u00e4nner KI unterschiedlich stark einsetzen, k\u00f6nnten daraus resultierende Unterschiede in der Arbeitsproduktivit\u00e4t und Effizienz langfristig zu auseinandergehenden L\u00f6hnen und Karrierechancen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n<p>Geschlechterunterschiede in der KI-Nutzung k\u00f6nnen anhand der <a href=\"https:\/\/www.hiringlab.org\/2026\/01\/19\/2025-indeed-workforce-insights-survey\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Indeed Workforce Insights Survey<\/a> untersucht werden, f\u00fcr die weltweit rund 80.000 und in Deutschland 10.000 Personen repr\u00e4sentativ nach Alter, Geschlecht, Bildung und Region befragt wurden. Hierbei zeigt sich, dass Frauen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener nutzen als M\u00e4nner. W\u00e4hrend 46,7 % der M\u00e4nner angaben, KI bei der Arbeit nie oder seltener als einmal im Monat zu nutzen, liegt dieser Anteil unter den Frauen mit 52,4 % signifikant h\u00f6her. Auf der anderen Seite nutzen 32,9 % der M\u00e4nner die Technologie t\u00e4glich oder mehrmals pro Woche, bei den Frauen nur 27,3 %. Im Privatleben ist die Geschlechterl\u00fccke sogar noch gr\u00f6\u00dfer: 51,7 % der Frauen, aber 42,7% der M\u00e4nner nutzen KI nie oder seltener als einmal im Monat. 27,9% der Frauen, aber 34,8% der M\u00e4nner 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 ber\u00fccksichtigt.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"838\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-1024x838.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cFrauen nutzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener als M\u00e4nner\u201d zeigt die Anteile der Frauen und M\u00e4nner nach KI-Nutzungsh\u00e4ufigkeit bei der Arbeit (nur besch\u00e4ftigte oder selbstst\u00e4ndige Befragte) und im Privatleben. Frauen nutzen KI in beiden Zusammenh\u00e4ngen seltener als M\u00e4nner.\" class=\"wp-image-12671\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-1024x838.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-300x245.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-768x628.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-1536x1257.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192431\/ai_freq_combined_by_gender-2048x1676.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cFrauen nutzen KI sowohl im Berufs- als auch im Privatleben seltener als M\u00e4nner\u201d zeigt die Anteile der Frauen und M\u00e4nner nach KI-Nutzungsh\u00e4ufigkeit bei der Arbeit (nur besch\u00e4ftigte oder selbstst\u00e4ndige Befragte) und im Privatleben. Frauen nutzen KI in beiden Zusammenh\u00e4ngen seltener als M\u00e4nner.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Gefragt nach den Nutzungsm\u00f6glichkeiten am Arbeitsplatz zeigt sich, dass M\u00e4nner KI signifikant h\u00e4ufiger f\u00fcr technische Aufgaben wie Programmieren und Datenanalyse verwenden, aber auch im Projektmanagement. Weibliche Befragte nutzen KI hingegen etwas, aber nicht statistisch signifikant h\u00e4ufiger f\u00fcr Inhaltserstellung, administrative Aufgaben sowie Lernen und Weiterbildung.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"843\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-1024x843.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cM\u00e4nner nutzen KI h\u00e4ufiger f\u00fcr technische Aufgaben wie Programmieren und Datenanalysen als Frauen\u201d zeigt den Anteil an Befragten, die einen bestimmten Nutzungszweck f\u00fcr KI-Tools am Arbeitsplatz angeben, nach Geschlecht. Frauen nutzen KI seltener zum Programmieren, f\u00fcr Datenanalysen oder im Projektmanagement.\" class=\"wp-image-12672\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-1024x843.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-300x247.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-768x632.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-1536x1264.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192529\/ai_use_by_gender-2048x1686.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cM\u00e4nner nutzen KI h\u00e4ufiger f\u00fcr technische Aufgaben wie Programmieren und Datenanalysen als Frauen\u201d zeigt den Anteil an Befragten, die einen bestimmten Nutzungszweck f\u00fcr KI-Tools am Arbeitsplatz angeben, nach Geschlecht. Frauen nutzen KI seltener zum Programmieren, f\u00fcr Datenanalysen oder im Projektmanagement.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Frauen sehen weniger Vorteile, sind aber nicht unbedingt negativer gegen\u00fcber KI eingestellt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Im Einklang mit der geringeren Nutzung von KI bewerten Frauen deren Potenzial zur\u00fcckhaltender als M\u00e4nner. 45,1 % der Frauen \u2013 aber 52,8 % der M\u00e4nner \u2013 geben an, dass KI sie bei der Arbeit effizienter macht. 38,5 % der Frauen und 46,9 % der M\u00e4nner geben an, dass KI interessantere Arbeit erm\u00f6glicht. Diese Unterschiede in der Bewertung von KI bleiben bestehen und sind statistisch signifikant, auch wenn man die Branche und das Alter ber\u00fccksichtigt. Weiterhin nennen Frauen durchschnittlich weniger Vorteile von KI-Nutzung am Arbeitsplatz (M\u00e4nner: 2,5, Frauen: 2). Signifikant seltener geben sie dabei Kosteneinsparungen, tiefgreifende Analysen, Automatisierung von Aufgaben und Datenerkenntnisse an.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"1920\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-scaled.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cFrauen geben seltener an, dass KI sie effizienter oder ihre Arbeit interessanter macht\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner nach ihrem Zustimmungsgrad zu den Fragen, ob KI sie effizienter macht oder interessantere Arbeit erm\u00f6glicht. Frauen sehen diese Vorteile der KI-Nutzung seltener als M\u00e4nner.\" class=\"wp-image-12673\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-scaled.png 2560w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-300x225.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-1024x768.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-768x576.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-1536x1152.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192624\/perception_positive_combined_by_gender-2048x1536.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cFrauen geben seltener an, dass KI sie effizienter oder ihre Arbeit interessanter macht\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner nach ihrem Zustimmungsgrad zu den Fragen, ob KI sie effizienter macht oder interessantere Arbeit erm\u00f6glicht. Frauen sehen diese Vorteile der KI-Nutzung seltener als M\u00e4nner.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Gleichzeitig sind Frauen aber nicht negativer gegen\u00fcber KI hinsichtlich deren Nachteile und Risiken eingestellt: KI-nutzende Frauen nennen signifikant weniger Risiken als KI-nutzende M\u00e4nner. Dabei melden sie signifikant h\u00e4ufiger Bedenken hinsichtlich Datenschutz an (38,6 % vs. 32,8 % der M\u00e4nner), w\u00e4hrend M\u00e4nner signifikant h\u00e4ufiger Cybersicherheit (30,3 % der Frauen vs. 35,4 % der M\u00e4nner) und Schulungsbedarf (15,9 % der Frauen vs. 20,5 % der M\u00e4nner) als Nachteile sehen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"860\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-1024x860.png\" alt=\"Die Tabelle mit dem Titel \u201cFrauen sehen weniger Vorteile, aber nicht mehr Nachteile von KI am Arbeitsplatz\u201d 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 h\u00e4ufiger.\" class=\"wp-image-12674\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-1024x860.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-300x252.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-768x645.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-1536x1289.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192716\/benefits_drawbacks_gender_table-2048x1719.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Die Tabelle mit dem Titel \u201cFrauen sehen weniger Vorteile, aber nicht mehr Nachteile von KI am Arbeitsplatz\u201d 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 h\u00e4ufiger.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Frauen geben au\u00dferdem seltener an, dass KI ihren Arbeitsstress erh\u00f6ht (20,9 % vs. 26,1 % der M\u00e4nner), dass KI Kolleg*innen ersetzen k\u00f6nnte (27,1 % vs. 32,5 %) oder ihren eigenen Job \u00fcbernehmen wird (19,4 % vs. 21,9 %). Beachtet werden sollte, dass eine Mehrheit der Befragten negative Ansichten hinsichtlich allgemeiner Jobm\u00f6glichkeiten hat (59,2 % Frauen und 57,3 % M\u00e4nner stimmen zu), hier jedoch kein signifikanter Geschlechterunterschied besteht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"461\" src=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-1024x461.png\" alt=\"Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cM\u00e4nner und Frauen haben \u00e4hnliche Ansicht zu negativen Auswirkungen von KI auf Jobm\u00f6glichkeiten insgesamt, aber Frauen sind weniger negativ zu Auswirkungen auf eigene Arbeit eingestellt\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner nach Zustimmungsgrad zu verschiedenen Fragen zu den Risiken und Nachteilen von KI am Arbeitsplatz.\u00a0\" class=\"wp-image-12675\" srcset=\"https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-1024x461.png 1024w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-300x135.png 300w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-768x346.png 768w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-1536x691.png 1536w, https:\/\/d341ezm4iqaae0.cloudfront.net\/hiringlaborg\/sites\/5\/2026\/04\/20192823\/perception_negative_combined_by_gender-2048x922.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Das Balkendiagramm mit dem Titel \u201cM\u00e4nner und Frauen haben \u00e4hnliche Ansicht zu negativen Auswirkungen von KI auf Jobm\u00f6glichkeiten insgesamt, aber Frauen sind weniger negativ zu Auswirkungen auf eigene Arbeit eingestellt\u201d zeigt den Anteil der Frauen und M\u00e4nner nach Zustimmungsgrad zu verschiedenen Fragen zu den Risiken und Nachteilen von KI am Arbeitsplatz.\u00a0<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Dass Frauen im Vergleich zu M\u00e4nnern nicht nur weniger Vorteile, sondern auch weniger Nachteile von KI am Arbeitsplatz nennen, mag zun\u00e4chst paradox erscheinen, k\u00f6nnte sich jedoch auch durch die geringere Nutzungsfrequenz erkl\u00e4ren lassen: Wer weniger praktische Erfahrung mit KI sammelt, hat seltener die Gelegenheit, konkrete Effizienzgewinne zu erleben, aber auch seltener die M\u00f6glichkeit, auf technologische H\u00fcrden oder Risiken zu sto\u00dfen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Um eine Versch\u00e4rfung der Geschlechterungleichheit zu verhindern, muss die Nutzungsl\u00fccke geschlossen werden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die Diskussion \u00fcber 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 gro\u00dfe Bandbreite an Berufen \u2013 wenn auch in unterschiedlichem Ausma\u00df \u2013 betreffen wird. Entsprechend besteht f\u00fcr Besch\u00e4ftigte in allen Sektoren ein hoher Bedarf an einschl\u00e4giger und kontinuierlicher Weiterbildung.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch wenn das Transformationspotenzial weitgehend unabh\u00e4ngig vom Geschlecht ist, besteht die Gefahr, dass Frauen aufgrund ihrer derzeit geringeren KI-Nutzung beim Aufbau entsprechender Kompetenzen am Arbeitsmarkt zur\u00fcckfallen. Um eine Versch\u00e4rfung geschlechtsspezifischer Ungleichheit zu verhindern, k\u00f6nnen Unternehmen und Politik diese Nutzungsl\u00fccke gezielt adressieren \u2013 etwa durch Bildungsangebote in Betrieben, Schulen und Universit\u00e4ten, bei denen praxisnahe Anwendungsf\u00e4lle vermittelt, aber auch Raum zum Experimentieren innerhalb einer rechts- und datensicheren KI-Infrastruktur bereitgestellt wird. Wenn H\u00fcrden abgebaut und Begeisterung geweckt wird, k\u00f6nnen Frauen wie M\u00e4nner auf ihren individuellen Karrierewegen von den erzielbaren Produktivit\u00e4tssteigerungen profitieren \u2013 und im Ergebnis die Gesamtwirtschaft.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Methodik<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><em>Der erste Teil dieses Beitrags basiert auf den Ergebnissen von Sondergeld, Wrohlich und Redelings (2026): Transformationspotenzial durch KI betrifft ebenso M\u00e4nner wie Frauen auf dem Arbeitsmarkt, <a href=\"https:\/\/www.diw.de\/de\/diw_01.c.1004064.de\/publikationen\/wochenberichte\/2026_14_1\/transformationspotenzial_durch_ki_betrifft_ebenso_maenner_wie_frauen_auf_dem_arbeitsmarkt.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DIW Wochenbericht 14\/15 2026<\/a>. Methodische Details befinden sich im Bericht.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><em>\u00a0F\u00fcr den zweiten Teil des Beitrags wurden Daten der <a href=\"https:\/\/www.hiringlab.org\/2026\/01\/19\/2025-indeed-workforce-insights-survey\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Indeed Workforce Insights Survey<\/a> ausgewertet, einer Online-Befragung von mehr als 80.000 Erwachsenen aus den USA, Gro\u00dfbritannien, Deutschland, Frankreich, Japan, Irland, Australien und Kanada. Die Stichprobenziehung erfolgte zuf\u00e4llig und repr\u00e4sentativ nach Alter, Geschlecht, Bildungsniveau und Region in allen M\u00e4rkten sowie in den USA nach ethnischer Zugeh\u00f6rigkeit. Die Feldarbeit wurde im Mai und Juni 2025 durchgef\u00fchrt und umfasst weltweit insgesamt n = 80.936 Interviews, mit mindestens n = 10.000 Befragten pro Markt. Diese Stichprobengr\u00f6\u00dfe erm\u00f6glicht eine Fehlertoleranz von \u00b11 Prozentpunkt auf einem Konfidenzniveau von 95 % innerhalb der einzelnen M\u00e4rkte.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Auch wenn kein eindeutiger Zusammenhang zwischen dem KI-Transformationspotenzial von Berufen und dem Frauenanteil besteht, k\u00f6nnte die Geschlechterl\u00fccke in der KI-Nutzung Frauen am Arbeitsmarkt 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