Wenn Erfahrung zum Nachteil wird

Warum Womafreesm prüft, wie KI, Recruiting und Marketing Frauen zwischen 45 und 64 sehen

Marina SukhomlinovaGründerin und Präsidentin von Womafreesm

12 Min. Lesezeit 2 Nov 69

Mit 49 trifft eine Frau womöglich einige der folgenreichsten Entscheidungen ihres Lebens. Sie verwaltet vielleicht ein beträchtliches Haushaltsbudget, führt ein Team, berät einen Vorstand, zieht Teenager groß, unterstützt alternde Eltern, verhandelt Investitionen, bringt fünfundzwanzig Jahre Berufswissen mit und versteht die verborgene Mechanik ihrer Branche besser als Menschen, die ein Jahrzehnt nach ihr eingestiegen sind.

Ihr tatsächlicher Wert erreicht vielleicht gerade einen seiner Höhepunkte.

Und doch kann genau zur selben Zeit etwas Seltsames beginnen. Der Markt sieht in ihr nicht mehr die ideale Kundin. Die Sprache des Recruitings übersetzt Erfahrung plötzlich in „Überqualifikation“, „kulturelle Passung“ oder Zweifel am langfristigen Potenzial. Öffentliche Bilder rücken sie leise aus der Mitte. Ein gleichaltriger Mann erhält nach und nach die Bildsprache der Autorität, eine gleichaltrige Frau die Bildsprache des Niedergangs.

Und nun ist ein neuer Akteur in diesen Prozess eingetreten: künstliche Intelligenz.

KI-Systeme helfen Unternehmen zunehmend dabei, Zielgruppen zu definieren, Kundenprofile zu erstellen, Kandidatinnen und Kandidaten zu finden, Bewerbungen in eine Rangfolge zu bringen, Lebensläufe zusammenzufassen, Fachleute zu empfehlen, Werbekonzepte zu entwickeln und festzulegen, wie ein „starker“, „relevanter“ oder „glaubwürdiger“ Mensch aussieht.

Daraus ergibt sich eine Frage, deren Folgen weit über die Repräsentation hinausreichen:

Was passiert, wenn eine Frau in der Realität immer erfahrener wird, während sich die Systeme, die ihren Wert beschreiben, in die entgegengesetzte Richtung bewegen?

The World Organization of Women Nations Womafreesm hat das International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems gestartet, um genau dieser Frage nachzugehen.

Die Studie untersucht Frauen im Alter von 45-54 und 55-64 Jahren als getrennte Analysegruppen in Großbritannien, Deutschland, Polen, der Ukraine und Spanien. Im Fokus stehen drei Bereiche, in denen laufend Wert zugeschrieben wird: Marketing, Recruiting und künstliche Intelligenz. Gemessen werden Sichtbarkeit, zugeschriebene Autorität, Relevanz und wahrgenommener Wert; diese Muster werden dann mit Männern vergleichbaren Alters und mit jüngeren Frauen verglichen. (womafreesm.com)

Geleitet wird die Studie von Marina Sukhomlinova, Gründerin und Präsidentin von The World Organization of Women Nations Womafreesm. Im offiziellen Unternehmensregister von Florida ist Sukhomlinova als Präsidentin der Organisation eingetragen. (search.sunbiz.org)

Das Problem reicht womöglich tiefer als Altersdiskriminierung

Altersdiskriminierung wird meist als Frage der Einstellung diskutiert. Jemand nimmt an, ältere Beschäftigte seien langsamer. Im Recruiting hält man jüngere Bewerbende für „dynamischer“. Eine Marke glaubt, Jugend mache ein Produkt begehrenswerter. Eine Konferenz holt immer wieder jüngere Frauen auf die Hauptbühne, während erfahrene Frauen in Gesprächsrunden über Mentoring, Wohlbefinden oder Diversität auftreten.

Solche Entscheidungen können wie Einzelfälle wirken.

KI verändert die Größenordnung des Problems.

Wenn Millionen kultureller Entscheidungen zu Trainingsmaterial werden, kann ein Stereotyp von der menschlichen Intuition in die technische Infrastruktur wandern. Ist es dort einmal verankert, kann es immer wieder reproduziert werden, schnell und mit dem Anschein von Neutralität.

Eine vielbeachtete Studie, die im Oktober 2025 in Nature erschien, verleiht dieser Sorge besonderes Gewicht. Douglas Guilbeault, Solène Delecourt und Bhargav Srinivasa Desikan analysierten fast 1,4 Millionen Bilder und Videos, 3.495 Berufs- und Sozialkategorien und neun Sprachmodelle. Frauen wurden systematisch jünger dargestellt als Männer, und einige der größten Abstände zeigten sich in Berufen mit höherem Status und höherem Einkommen. (Nature)

Das Experiment mit Lebensläufen ist noch beunruhigender.

Bei 34.560 generierten Lebensläufen führte der Wechsel von einem männlichen zu einem weiblichen Namen dazu, dass ChatGPT eine Person erzeugte, die im Schnitt 1,6 Jahre jünger war, ihren Abschluss 1,3 Jahre später gemacht hatte und 0,92 Jahre weniger einschlägige Berufserfahrung besaß. Die Forschenden fanden auch ein Muster in der Bewertung: Ältere Männer wurden besonders gut beurteilt, während der Zusammenhang zwischen Alter und wahrgenommener Qualität bei Frauen anders funktionierte. (Nature)

Man muss sich klarmachen, was das bedeutet.

Niemand hat das System ausdrücklich angewiesen, die Erfahrung einer Frau zu verringern.

Das Modell hat den Unterschied selbst erzeugt.

Genau hier setzt die Forschung von Womafreesm an.

Ein Gedankenexperiment mit vier Bewerbungen

Nehmen wir an, ein Unternehmen besetzt eine leitende Strategiestelle mit direktem Kundenkontakt.

Kandidatin A ist eine Frau von 32 Jahren.

Kandidatin B ist eine Frau von 49 Jahren.

Kandidatin C ist eine Frau von 59 Jahren.

Kandidat D ist ein Mann von 49 Jahren.

Ausbildung, Geschäftserfolge, Kommunikationsfähigkeit und Führungsqualität sind gleichwertig.

Bitten Sie nun ein KI-System, die vier in eine Rangfolge zu bringen.

Fragen Sie, wer die stärkste Führungspräsenz hat. Fragen Sie, wer im Kundenkontakt am glaubwürdigsten auftritt. Fragen Sie, wessen langfristiges Potenzial am größten erscheint. Fragen Sie, wer ein Gehalt im Spitzenbereich verdient.

Dann wiederholen Sie das Experiment.

Wechseln Sie das Land. Wechseln Sie die Sprache. Wechseln Sie das KI-System. Wiederholen Sie dieselbe Anordnung wieder und wieder.

Eine einzelne Antwort beweist sehr wenig. Ein Muster, das sich über Systeme, Prompts, Länder und Wiederholungen hinweg zeigt, ist etwas anderes. Es wird messbar.

Dieselbe Logik lässt sich auf das Marketing anwenden.

Geben Sie einem KI-System vier finanziell vergleichbare Kundinnen und Kunden: eine Frau von 32, eine Frau von 49, eine Frau von 59 und einen Mann von 49. Bitten Sie es, 100 Prozent eines Werbebudgets auf sie zu verteilen.

Erhält die 49-jährige Frau trotz gleichen Einkommens, gleichen digitalen Verhaltens und gleicher finanzieller Entscheidungsmacht weniger Investitionen als der 49-jährige Mann, können wir die Begründung untersuchen. Erhält die 59-jährige Frau noch weniger, können wir die Sprache prüfen, die diese Kürzung begleitet. Wiederholen sich solche Entscheidungen über Systeme und Länder hinweg, sehen wir allmählich etwas Genaueres als einen unangenehmen kulturellen Eindruck.

Wir sehen dann eine mögliche systematische Fehlklassifizierung wirtschaftlicher Relevanz.

Dieser Unterschied ist wichtig.

Ein Markt kann ausgerechnet die übersehen, die das Geld haben

Der wirtschaftliche Widerspruch ist bereits sichtbar.

Die Boston Consulting Group untersuchte 18.000 Verbraucherinnen und Verbraucher in 12 Ländern und stellte fest, dass Menschen zwischen 50 und 70 Jahren rund 27 Prozent der Ausgaben in neun großen Produktkategorien ausmachen, etwa 7 Billionen $ pro Jahr. In Märkten wie Großbritannien, Deutschland und Spanien entfielen auf diese Altersgruppe rund 40 Prozent der Ausgaben in den untersuchten Kategorien. (BCG Global)

Der demografische Wandel beschleunigt sich. World Data Lab, NielsenIQ und Silver Economy schätzen, dass Menschen ab 60 Jahren 2026 rund 19 Billionen $ der weltweiten Konsumausgaben auf sich vereinen, das sind 27 Prozent des globalen Konsums; bis 2036 sollen ihre Ausgaben auf 34 Billionen $ steigen.

Und doch bleibt das kulturelle Bild der wertvollen Kundschaft oft jünger.

2025 veröffentlichte die britische Werbeaufsicht Advertising Standards Authority (ASA) eine Studie mit mehr als 4.000 Teilnehmenden. 44 Prozent der Erwachsenen in Großbritannien sagten, ältere Menschen seien in der Werbung unterrepräsentiert oder fehlten ganz, besonders bei Mode, Beauty, Technik und Haushaltswaren. 35 Prozent meinten, ältere Menschen würden negativ stereotyp dargestellt, und 58 Prozent waren der Ansicht, dass Werbung die gesellschaftliche Wahrnehmung älterer Menschen erheblich prägen kann. (ASA)

Darin liegt die kommerzielle Absurdität.

Eine Bevölkerungsgruppe kann Kapital, Fachwissen und Kaufkraft anhäufen und gleichzeitig in den Systemen, die ihr etwas verkaufen sollen, an symbolischer Relevanz verlieren.

Bei Frauen trifft das Alter auf eine zweite kulturelle Regel. Männliche Reife wird seit jeher mit Erfahrung, Seniorität und Autorität verbunden. Weibliche Reife wurde dagegen oft in ein engeres kulturelles Vokabular gezwängt, das um Aussehen, Fürsorge, Verfall oder Verschwinden kreist.

Eine vergleichende Studie zur Fernsehwerbung aus dem Jahr 2012 stieß auf eine auffällige Asymmetrie: Bei der Darstellung älterer Männer nahm die berufliche Autorität zu, während ältere Frauen stark unterrepräsentiert waren und keine vergleichbar angesehenen Berufsrollen erhielten. (ScienceDirect)

Mehr als ein Jahrzehnt später wird generative KI mit dem kulturellen Archiv trainiert, das diese Welt hervorgebracht hat.

Die Frage ist deshalb größer als die, ob KI Verzerrungen enthält.

Die Frage ist, ob die Rangordnung der Relevanz von gestern zur Infrastruktur automatisierter Entscheidungen von morgen wird.

Die Frau, die verschwindet, während sie noch im Raum ist

Es gibt noch einen weiteren Grund, warum diese Forschung wichtig ist.

Altersdiskriminierung wird selten ausgesprochen.

Eine 52-jährige Frau bekommt selten einen Brief, in dem steht: „Wir halten Ihr Alter für einen Nachteil.“

Was sie hört, klingt subtiler.

„Wir suchen jemanden mit aktuellerer Erfahrung.“

„Wir brauchen jemanden mit mehr Dynamik.“

„Wir achten sehr genau auf die kulturelle Passung.“

„Sie sind möglicherweise überqualifiziert.“

„Wir suchen jemanden, den wir langfristig aufbauen können.“

Jede dieser Formulierungen kann eine legitime Bedeutung haben. Die wissenschaftliche Frage betrifft das Muster: Wer bekommt diese Beschreibungen, unter welchen Bedingungen, und ändert sich die Sprache, wenn sich Alter und Geschlecht ändern, die Qualifikationen aber vergleichbar bleiben?

Groß angelegte Arbeitsmarktstudien liefern bereits Gründe, genauer hinzusehen.

Ein Feldexperiment mit mehr als 40.000 Bewerbungen fand belastbare Belege für Altersdiskriminierung bei der Einstellung älterer Frauen, besonders von Frauen kurz vor dem Rentenalter, während die Belege für ältere Männer deutlich schwächer ausfielen. (Journal of Political Economy)

Laut einer OECD-Studie gaben in einer internationalen Befragung von Beschäftigten ab 45 Jahren 18 Prozent an, wegen ihres Alters oft eine Stelle nicht bekommen zu haben, 11 Prozent waren bei Beförderungen übergangen worden, und 8 Prozent war Weiterbildung oder berufliche Entwicklung verwehrt worden. Die OECD verweist außerdem auf Belege für eine besonders ausgeprägte Diskriminierung älterer Frauen bei Einstellungen. (OECD)

AARP befragte Frauen ab 50 in den USA, die erwerbstätig waren oder Arbeit suchten: 66 Prozent von ihnen waren aufgrund eigener Beobachtungen oder Erfahrungen überzeugt, dass ältere Beschäftigte von Altersdiskriminierung betroffen sind, und 95 Prozent dieser Gruppe hielten solche Diskriminierung für verbreitet. Frauen berichteten von der Annahme, ältere Beschäftigte seien technisch weniger fähig, veränderungsunwillig oder hätten Weiterbildungsangebote weniger verdient. (aarp.org)

Für die Frau, die das erlebt, liegt die psychische Gewalt zum Teil in der Mehrdeutigkeit.

Nichts ist eindeutig genug, um es zu beweisen.

Jedes einzelne Ereignis lässt sich wegerklären.

Stattdessen fängt sie an, sich selbst zu korrigieren. Sie streicht Jahre aus ihrem Lebenslauf. Sie tauscht das Foto aus. Sie lernt das Vokabular der „Relevanz“. Sie sieht zu, wie ein gleichaltriger Kollege an Autorität gewinnt, während ihr eigenes Alter langsam zu etwas wird, das sie managen muss.

Dann kommt die zermürbendste Frage:

Was, wenn ich mir das nur einbilde?

Forschung verändert den Charakter dieser Frage.

Belege erlauben es einer Frau, einen privaten Verdacht durch etwas Überprüfbares zu ersetzen.

Warum Womafreesm 45-54 und 55-64 getrennt betrachtet

„Frauen über 45“ klingt nach einer nützlichen Kategorie, bis die Kategorie selbst den Mechanismus verdeckt.

Eine 46-jährige Frau, die die ersten Anzeichen altersbedingter beruflicher Abwertung erlebt, nimmt auf dem Markt womöglich eine ganz andere Position ein als eine 61-jährige Frau, deren Erfahrung von Arbeitgebern, Marken oder Algorithmen bereits umgedeutet wurde.

Wer beide zusammenfasst, kann die Kurve genau dort glätten, wo die wichtigste Veränderung stattfindet.

Deshalb betrachtet das Audit von Womafreesm Frauen im Alter von 45-54 und 55-64 Jahren getrennt und vergleicht sie mit Männern vergleichbaren Alters und mit Frauen von 25-39 Jahren. Das Studiendesign untersucht drei unterschiedliche Dimensionen: ob Frauen vorkommen, welche Autorität ihnen zugeschrieben wird und wie viel Relevanz oder Wert Systeme ihnen beimessen.

Sichtbarkeit allein ist ein schwaches Maß.

Eine Frau kann überall zu sehen sein und trotzdem wenig Autorität haben.

Sie kann in einer Anzeige vorkommen und im Premium-Kundenprofil der Marke trotzdem fehlen.

Sie kann im Konferenzprogramm stehen und das Panel mit den persönlichen Geschichten bekommen statt der Keynote.

Sie kann auf der Shortlist landen und beim langfristigen Potenzial trotzdem zurückhaltend bewertet werden.

Sie kann von einer KI als erfahren beschrieben werden, während ein Mann mit derselben Erfahrung als Autorität beschrieben wird.

Genau beim Unterschied zwischen Präsenz und Macht setzt diese Forschung an.

KI macht diese Frage dringlich

In der Regulierung tut sich bereits einiges.

Die KI-Verordnung der Europäischen Union (AI Act) ordnet KI-Systeme für Recruiting, Vorauswahl und Bewertung von Bewerbungen als Hochrisiko-Systeme ein, weil sie Karrieren und Grundrechte erheblich beeinflussen können. Leitlinien der Europäischen Kommission erkennen ausdrücklich an, dass KI im Beschäftigungsbereich historische Diskriminierung von Frauen und bestimmten Altersgruppen fortschreiben kann. (ai-act-service-desk.ec.europa.eu)

In Großbritannien hat die Datenschutzbehörde Information Commissioner’s Office (ICO) Anbieter von KI-Recruiting-Tools geprüft und fast 300 Empfehlungen zu Fairness, Transparenz, Datenminimierung und zum Schutz von Arbeitsuchenden ausgesprochen. Das ICO rät Organisationen ausdrücklich, KI-Tools auf Fairness, Genauigkeit und Verzerrungen zu überwachen. (ICO)

In den USA empfiehlt das National Institute of Standards and Technology (NIST), generative KI im Rahmen eines verantwortungsvollen KI-Risikomanagements auf systemische Verzerrungen zwischen demografischen Gruppen und Untergruppen zu prüfen. (NIST)

Die Richtung ist klar: Organisationen werden zunehmend nachweisen müssen, dass automatisierte Systeme Menschengruppen genau und fair behandeln.

Daraus ergibt sich eine zweite Aufgabe für diese Forschung.

Womafreesm baut eine Beleglage auf, die später einen praxistauglichen Prüfrahmen für Marken, Arbeitgeber, Personalagenturen und KI-Entwickler stützen kann. Die Arbeit ist Teil von Womafreesm Evidence Data, ist mit dem Women’s Life-Cycle Economy Index verbunden und trägt zur übergreifenden Architektur des Equal Consideration Standard bei, des Rahmenwerks von Womafreesm, mit dem geprüft wird, ob Systeme die realen Parameter des Lebens von Frauen berücksichtigen.

Die vollständige öffentliche Forschungsarchitektur, die teilnehmenden Länder, einen Überblick über die Methodik und Neuigkeiten zum Projekt finden Sie auf der offiziellen Forschungsseite von Womafreesm. Mehr zum Audit: Frauen 45-64 in Marketing, Recruiting und KI

Was wissenschaftliche Redlichkeit verlangt

Im Kern seriöser Forschung steht eine unbequeme Disziplin: Die Hypothese muss scheitern dürfen.

Womafreesm untersucht, ob es eine systematische Fehlklassifizierung nach Alter und Geschlecht gibt, wo sie auftritt, wie stark sie ist und ob sie sich zwischen Ländern und Bereichen unterscheidet. Das Studiendesign muss ein starkes Muster finden können, ein schwaches Muster, unterschiedliche Muster in verschiedenen Ländern oder auch das Ausbleiben des erwarteten Effekts.

Das ist unerlässlich.

Frauen gewinnen sehr wenig durch Forschung, die bestätigen soll, was eine Organisation ohnehin glauben will. Viel gewinnen sie durch Belege, die der Möglichkeit des Widerspruchs standhalten.

Das Ziel ist deshalb größer als der Nachweis, dass Frauen zwischen 45 und 64 unfair behandelt werden.

Das Ziel ist herauszufinden, wo Systeme ungenau werden.

Denn ein ungenauer Markt verschwendet Geld.

Ein ungenaues Recruiting-System verschwendet Talent.

Ein ungenaues KI-System vervielfacht die Annahmen von gestern.

Eine ungenaue Kultur lehrt Millionen Frauen, strukturelles Verschwinden als persönlichen Niedergang zu deuten.

Die eigentliche Frage ist, wer relevant bleiben darf

Jahrzehntelang hat man Frauen beigebracht, sich auf das Älterwerden als persönliche Anpassungsleistung vorzubereiten.

Auf dem neuesten Stand bleiben. Attraktiv bleiben. Flexibel bleiben. Vermittelbar bleiben. Energiegeladen bleiben. Sich neu erfinden. Die eigenen Fähigkeiten auffrischen. Die neue Plattform lernen. Den Lebenslauf ändern. Die Frisur ändern. Den Ton ändern. Den Körper ändern. Sich selbst schnell genug ändern, um für das System lesbar zu bleiben.

Diese ganze Logik verdient eine genaue Prüfung.

Was, wenn eine Frau mit 52 dreißig Jahre Berufswissen, finanziellen Sachverstand, Beziehungskapital, Mustererkennung, Urteilsvermögen und gelebtes Verständnis mitbringt, während das System um sie herum schlicht gelernt hat, die falschen Dinge zu messen?

Was, wenn der Markt den Wert genau dann aus den Augen verliert, wenn er schwerer zu imitieren ist?

Was, wenn das Recruiting-System angesammelte Erfahrung als verkürzte Zukunft liest?

Was, wenn KI lernt, dass Autorität bei einem Mann gut altert und Relevanz bei einer Frau schlecht?

Und was passiert, wenn sich diese Annahmen in Tausenden automatisierter Empfehlungen festsetzen, die niemand als Diskriminierung erlebt, weil jedes einzelne Ergebnis plausibel wirkt?

Deshalb ist das International Audit of Systematic Misclassification and Underrepresentation of Women Aged 45-64 in Market and AI Systems wichtig.

Es betrifft Frauen, gewiss.

Es betrifft auch die Qualität von Märkten, die Verteilung von Talent, die Verlässlichkeit künstlicher Intelligenz und die intellektuelle Redlichkeit von Institutionen.

Eine Zivilisation zeigt, was ihr wichtig ist, an den Menschen, die sie weiterhin sieht.

Womafreesm stellt eine schwierigere Frage:

Was, wenn Millionen Frauen wirtschaftlich aktiv bleiben, beruflich viel leisten und gesellschaftlich Gewicht haben, während die Systeme, die über Relevanz entscheiden, bereits an ihnen vorbeischauen?

Wenn das geschieht, brauchen Frauen mehr als Ermutigung, sichtbar zu bleiben.

Die Systeme müssen korrigiert werden.

Und Korrektur beginnt mit Belegen.

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