Am 19. Oktober 2026 haben wir in der Klimawerkstatt Werder (und online) eine Frage gestellt, die uns alle betrifft: Wer gestaltet eigentlich die KI-Zukunft – und wessen Perspektiven fehlen dabei? Susann Schmelzer, Projektleiterin bei Social Impact, Jurymitglied bei Businessplan-Wettbewerben und Start-up-Pitches und selbständig als Netzwerkerin und Moderatorin, hat uns durch einen Abend zum Mitmachen geführt.
Titelfolie: KI verstehen. Bias erkennen. Chancen fair bewerten.
Frauen waren von Anfang an dabei
Zum Einstieg ging es in die Geschichte: von Ada Lovelace, die 1843 einen Algorithmus beschrieb, über die ENIAC-Programmiererinnen und Grace Hopper bis zu Margaret Hamilton, die die Software für Apollo leitete. Die Technik wurde von Frauen mitgeprägt – trotzdem wirken Rollenbilder bis heute nach.
Susanns These: Das ist kein einzelner Faktor, sondern ein Kreislauf aus Zugang, Erfahrung, Sichtbarkeit und Chancen. Wer probiert Technik früh aus? Wer wird als Expertin wahrgenommen? Wem trauen wir Führung und Innovation zu?
Ein Kreislauf, den wir durchbrechen können.
Welche Daten stecken in den Antworten?
Bei vielen kommerziellen KI-Modellen sind die Trainingsdaten nicht vollständig nachvollziehbar. Wir wissen also oft nicht, welche Perspektiven stark vertreten sind, welche fehlen und welche alten Muster übernommen werden. Das ist besonders heikel, wenn KI über Menschen und wirtschaftliche Chancen urteilt.
Auch im Raum wurde diskutiert, ob KI gefährlich ist. Die Kurzfassung aus der Runde: Ein Messer ist auch gefährlich – es kommt darauf an, wie wir es benutzen und ob wir dabei kritisch denken. Neugierig ausprobieren statt Angst haben, aber nie ungeprüft übernehmen.
Experimente: Wir haben es selbst ausprobiert
Der Kern des Abends waren zwei Experimente, die alle mit dem eigenen Sprachmodell nachmachen konnten:
- Das Bild einer erfolgreichen Führungskraft: Alle gaben denselben Prompt ein und verglichen die Bilder. Ergebnisse unterschieden sich im Detail, teilten aber viele gemeinsame Codes für „Führung".
- Gründerin oder Gründer? Eine Gruppe ließ sich fünf Eigenschaften einer erfolgreichen Gründerin nennen, die andere fünf eines erfolgreichen Gründers. Dann haben wir die Listen nebeneinandergelegt und geschaut, welche Sprache und welche Annahmen auftauchen.
Wichtig dabei: Einzelne KI-Antworten sind keine repräsentative Messung. Sie sind ein guter Anlass, genauer hinzusehen.
Wenn KI aus der Vergangenheit lernt
Als Fallbeispiel diente ein Recruiting-Modell von Amazon aus dem Jahr 2018, das laut Presseberichten Hinweise auf Frauen in Bewerbungen negativ bewertete. Das System wurde aufgegeben; eine massenhafte reale Aussortierung durch das Tool ist nicht belegt. Die Lektion bleibt: Vergangene Ungleichheit kann durch Automatisierung reproduziert werden.
Fallbeispiel Amazon 2018.
Dann wurde es konkret: 100.000 € Förderung, zwei fiktive Profile mit gleicher Qualifikation und gleichen Geschäftszahlen, nur der Vorname unterscheidet sich. Die Gruppen ließen die KI Stärken, Risiken, offene Fragen und eine Förderempfehlung formulieren – und prüften gemeinsam, was die KI tatsächlich bewertet hat: Sprache, Annahmen und fehlende Informationen, nicht nur das Ergebnis.
Fair prompten: Was wir mitgenommen haben
Schon die Frage entscheidet mit, welche Perspektiven sichtbar werden. Susann hat dafür einen kopierfertigen Prompt für Bewertungen mitgebracht:
Nicht „Wer wirkt überzeugend?", sondern: Was ist belegt – und was fehlt?
Dazu gehören drei Ebenen verantwortlicher KI-Nutzung:
- Eingabe: Fragestellung prüfen, Kriterien offenlegen, keine vertraulichen Bewerbungs- oder Kreditdaten ungeschützt hochladen.
- Ausgabe: Fakten verifizieren, Stereotype erkennen, Unsicherheiten und fehlende Perspektiven benennen. Die Selbstkontrolle der KI ist ein zweiter Blick, keine unabhängige Prüfung.
- Entscheidung: Menschliche Kontrolle mit echter Eingriffsmöglichkeit. Entscheidungen erklären, dokumentieren und korrigieren.
Oder, wie es auf einer Folie hieß: „Ich entscheide – nicht mein LLM." KI darf helfen, besser zu entscheiden. Sie darf uns die Verantwortung nicht abnehmen.
Unser KI-Knigge aus Werder
Zum Abschluss haben wir gemeinsam fünf Regeln für einen verantwortungsvollen und fairen Umgang mit KI gesammelt:
- Fakten und Quellen prüfen
- Annahmen sichtbar machen
- Stereotype hinterfragen
- Sensible Daten schützen
- Menschliche Verantwortung sichern
Fünf Regeln, gemeinsam erarbeitet.
Nicht nutzen ist auch keine Lösung
Susanns Schlussgedanke: Wir brauchen mehr Perspektiven bei Nutzung, Entwicklung, Bewertung und Gestaltung von KI. Frauen sollen KI nicht nur nutzen – sondern mitgestalten. Für alle heißt das: KI neugierig ausprobieren, Ergebnisse hinterfragen und faire Anwendungen einfordern. Für Unternehmen: Verantwortlichkeiten klären, Betroffene einbeziehen und wichtige Entscheidungen prüfen.
Die Folien zum Nachlesen
Die komplette Präsentation gibt es hier als PDF – inklusive Quellenhinweisen auf der letzten Folie:
Die Bildexperimente in den Folien beruhen auf eigenen Testläufen mit ChatGPT und Nuwacom im Oktober 2026.
Danke an Susann für den Abend und an alle, die mitgemacht, ausprobiert und diskutiert haben.
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