Frauen im Digitalen: Vision, Grafik und Algorithmen

01Wer früher sah als die anderen

Jedes Mal, wenn Sie ein Programm öffnen, ein Icon antippen oder einen digitalen Assistenten etwas fragen, nutzen Sie Ideen, die jemand hatte, bevor sie selbstverständlich waren. Viele dieser Ideen hatten Frauen. Nicht als Kuriosität für den 8. März: als Fundament, auf dem der Rest gebaut wurde.

Ich beginne hier, weil man mir als Frau mit einem Unternehmen im Digitalen am häufigsten immer dieselbe Frage stellt: „Wie sind Sie eigentlich dazu gekommen, Software zu machen?“ Die ehrliche Antwort ist, dass Software seit jeher von Menschen gemacht wird, die eine Vision haben und die Methode, sie umzusetzen. Und die Geschichte des Digitalen ist voller Frauen, die beides hatten.

1843: eine Maschine, die nicht bei Zahlen stehen bleiben sollte

Ada Lovelace übersetzt einen Artikel des italienischen Ingenieurs Luigi Menabrea über die Analytical Engine von Charles Babbage und fügt eigene Anmerkungen hinzu, die länger sind als der Artikel. In diesen Anmerkungen steht die erste öffentliche Beschreibung einer geordneten Folge von Schritten, mit der eine Maschine ein Problem lösen soll: Deshalb wird sie oft „die erste Programmiererin“ genannt. Doch der überraschendste Punkt ist ein anderer. Lovelace schreibt, die Maschine könnte auch mit anderen Dingen als Zahlen arbeiten und sogar Musik komponieren. Es war 1843: Sie beschrieb die Idee des Computers als Maschine für beliebige Symbole.

1952: Maschinen mit menschlichen Worten sprechen lassen

Grace Hopper stellt 1952 den A-0 fertig, der als erster Compiler gilt: ein Programm, das in symbolischer Form geschriebene Anweisungen in die Sprache der Maschine übersetzt. Aus dieser Arbeit entsteht FLOW-MATIC, die Sprache mit englischen Wörtern, die COBOL vorwegnimmt. Die Grundidee war revolutionär und ganz einfach: Nicht der Mensch soll sich der Maschine anpassen, sondern die Maschine soll den Menschen verstehen.

Die Apollo-Jahre: Software, die keinen Fehler machen durfte

Margaret Hamilton leitete die Abteilung für Softwaretechnik des MIT-Labors, das die Bordsoftware für die Apollo-Missionen entwickelte. 2016 erhielt sie die Presidential Medal of Freedom, die höchste zivile Auszeichnung der Vereinigten Staaten. Das MIT erinnert an die Ideen ihrer Arbeit, die zu den Grundlagen zuverlässiger Software wurden: wichtigen Aufgaben Vorrang geben, Fehler vorhersehen, dem Menschen in kritischen Momenten die Entscheidung überlassen.

Keine dieser Frauen hatte einen geebneten Weg. Eines hatten sie gemeinsam: Sie sahen das Problem von der Seite derer, die das Ergebnis nutzen würden. Der Leser einer Maschine, der Programmierer, der schreibt, der Astronaut im Flug, der Mensch, der zum ersten Mal einen Computer einschaltet. Es ist derselbe Blick, der heute ein digitales Unternehmen funktionieren lässt.

02Grafik, die man ohne Anleitung versteht

1983 kommt Susan Kare in das Macintosh-Team von Apple. Sie kommt von der Bildhauerei, nicht von der Informatik, und hat eine Aufgabe, die so noch niemand angegangen war: die Bilder für einen Bildschirm aus Punkten zu zeichnen. Das Smithsonian erzählt es: Ein Kollege rät ihr, das kleinste karierte Papier zu nehmen, das sie finden kann. Sie umrandet ein Quadrat von 32 mal 32 Kästchen und färbt sie einzeln ein. Ihre Mutter hatte ihr den Kreuzstich nach Zählmuster beigebracht: dasselbe Prinzip, dasselbe Raster.

Aus diesen Kästchen entstehen der lächelnde Mac, der beim Einschalten grüßt, der Papierkorb, die Diskette zum Speichern, das Blatt mit dem Eselsohr, die Bombe bei Fehlern. Und die Chicago, die erste Systemschrift des Mac, obwohl sie bis dahin nie eine Schrift entworfen hatte. 2019 verlieh ihr das Cooper Hewitt, das Designmuseum der Smithsonian, den Preis für ihr Lebenswerk.

Die Marke als System, nicht als Zeichnung

Paula Scher ist seit 1991 Partnerin des Studios Pentagram in New York. Sie hat die Identität des Public Theater gestaltet, die volkstümliche mit klassischer Typografie mischt, und die von Marken wie Citibank und Tiffany. 2006 erhielt sie als erste Frau die Medaille des Type Directors Club. Ihre Arbeit zeigt etwas, das jeder Betrieb wissen sollte: Eine Marke ist kein Logo, sondern ein System aus Schriften, Farben und Regeln, das man überall wiedererkennt, auf dem Plakat wie auf dem Smartphone-Bildschirm.

03Algorithmen: Wer genau hinsieht, macht sie besser

Ein Algorithmus, der aus Daten lernt, ist so gut wie die Daten, aus denen er lernt. Dieser Satz, heute fast selbstverständlich, ist auch dank der Arbeit einiger Forscherinnen selbstverständlich geworden, die den Mut hatten, zu messen, statt zu vertrauen.

Maschinen etwas zum Sehen geben

Fei-Fei Li, Professorin in Stanford, hat ImageNet und den gleichnamigen Wettbewerb entwickelt: eine große Sammlung katalogisierter Bilder und einen Wettbewerb, der misst, wie gut Programme sie erkennen. Es ist eine der Arbeiten, mit denen die Ära der künstlichen Intelligenz begann, die heute alle erleben. Sie hat mit anderen das Stanford-Institut für eine menschenzentrierte künstliche Intelligenz gegründet und AI4ALL mitbegründet, eine Organisation für eine KI-Bildung, die allen offensteht.

Messen, bevor man vertraut

2018 veröffentlichen Joy Buolamwini und Timnit Gebru eine Studie, „Gender Shades“, die drei kommerzielle Gesichtserkennungssysteme auf die Probe stellt. Sie verwenden einen nach Geschlecht und Hautton ausgewogenen Satz von Gesichtern. Das Ergebnis: Bei Männern mit heller Haut lag der maximale Fehler bei 0,8%; bei Frauen mit dunkler Haut erreichte er 34,7%. Dasselbe Programm, als präzise vorgestellt, irrte sich sehr unterschiedlich, je nachdem, wen es vor sich hatte.

Buolamwini gründete danach die Algorithmic Justice League, eine Organisation, die daran arbeitet, die Auswirkungen künstlicher Intelligenz allen bekannt zu machen und Schäden zu verhindern. Die Lehre für Unternehmer ist praktisch: Ein Durchschnittswert reicht nicht. Bevor man einem Programm eine Entscheidung anvertraut, schaut man, wie es sich mit allen verhält, die es nutzen werden.

04Die Zahlen von heute, und die Richtung, in die sie gehen

Geschichten zählen, aber wer ein Unternehmen führt, will auch Zahlen. Hier sind sie, aus den offiziellen Quellen und ohne bequemes Runden.

Europa: weniger als eine von fünf, aber mit steigender Tendenz

Laut Eurostat arbeiteten 2025 in der Europäischen Union 10,45 Millionen Menschen als IKT-Fachkräfte, 5% der Erwerbstätigen. Frauen machten 19,5% aus, drei Prozentpunkte mehr als 2015. Die Europäische Kommission stellt die Zahl neben eine andere: Frauen sind 51% der europäischen Bevölkerung, und unter den Hochschulabsolventen in naturwissenschaftlichen und technischen Fächern ist jede dritte Person eine Frau. Der Spielraum zum Wachsen ist enorm, und die Union verfolgt die Fortschritte jedes Jahr mit einem eigenen Index, dem Women in digital index.

Rumänien: das Land, in dem Frauen das größte Gewicht haben

Die Zahl, die mich am direktesten betrifft, da ich zwischen Italien und Rumänien arbeite: 2025 ist Rumänien das Land der Union mit dem höchsten Frauenanteil unter den IKT-Fachkräften, 27,8%. Es folgen Lettland und Bulgarien. In Italien kennt man diese Zahl kaum, und sie erzählt von einer soliden Tradition technischer Ausbildung von Frauen.

Italien: über eine Million dreihunderttausend Frauenunternehmen

Unioncamere, der Dachverband der italienischen Handelskammern, zählt Ende 2023 in Italien 1.325.270 Frauenunternehmen, 22,2% aller Unternehmen. Davon arbeiten 27.298 in Information und Kommunikation, dem digitalen Sektor, und 2023 sind sie gewachsen. Und es gibt ein Signal, das nach vorn weist: Unter den Frauenunternehmen werden 10,6% von Frauen unter 35 Jahren geführt, gegenüber 7,9% bei den übrigen Unternehmen.

Die Zahlen sagen nicht, dass das Digitale eine Welt für wenige ist. Sie sagen, dass es eine Welt ist, in der noch viel Platz ist.

05Die Stärke, die es braucht: Vision, Methode, kritischer Blick

Ich habe von berühmten Pionierinnen erzählt, aber die Stärke, von der ich spreche, gehört nicht ins Museum. Ich sehe sie jeden Tag bei den Unternehmerinnen, die mit mir arbeiten: die Inhaberin eines Lokals, die ihre Speisekarte vom Smartphone aus aktualisieren will, die Freiberuflerin, die sich für eine eigene Website entscheidet, statt sich nur auf soziale Netzwerke zu verlassen, die Braut, die die Einladung für ihre Gäste in zwei Sprachen vorbereitet. Sie lässt sich in drei Fähigkeiten zerlegen, und alle drei kann man lernen.

Im digitalen Alltag

In die Praxis eines Unternehmens übersetzt, werden diese Fähigkeiten zu konkreten Entscheidungen:

• Eine eigene Website, mit Ihrer Domain, statt eines Schaufensters nur in sozialen Netzwerken: darüber schreibe ich im Kapitel Website oder soziale Netzwerke.
• Von denen gefunden werden, die Sie in der Nähe suchen, mit einem gepflegten Unternehmensprofil: das ist das Thema des lokalen SEO.
• Die Sprache der Kunden sprechen, auch wenn es zwei sind: Das Kapitel über die Website in zwei Sprachen erklärt, wie.
• Künstliche Intelligenz mit Urteilsvermögen nutzen, im Wissen, wo sie hilft und wo es einen Menschen braucht, der sein Handwerk versteht: darüber schreibe ich im Kapitel über Profis, KI und Baukästen.

06Zenith, als Unternehmerin im Digitalen

Ich schreibe dieses Kapitel in der ersten Person, weil es mich betrifft. Zenith Develop ist mein Unternehmen: Ich entwerfe und schreibe Software, Websites und Apps, zwischen Venedig und Rumänien. Ich erzähle von den Pionierinnen nicht, um mich neben sie zu stellen, sondern weil ihre Ideen die Werkzeuge sind, die ich jeden Tag benutze.

Häufige Fragen

Quellen

1. Eurostat, „Number of ICT specialists in the EU continues to grow“ (Mai 2026): 10,45 Millionen IKT-Fachkräfte im Jahr 2025, Frauenanteil 19,5%, +3 Punkte seit 2015, Rumänien bei 27,8% (auf Englisch).
2. Europäische Kommission, „Women in digital“: Frauen als 51% der Bevölkerung, jede dritte Absolventin in MINT-Fächern, der Women in digital index (auf Englisch).
3. Unioncamere, Mitteilung zu den Frauenunternehmen 2023 (März 2024, auf Italienisch): 1.325.270 Unternehmen, 22,2% der Gesamtzahl, 27.298 in Information und Kommunikation, 10,6% von Frauen unter 35 geführt.
4. Computer History Museum, „Ada Lovelace“: die Übersetzung von Menabreas Artikel, die Anmerkungen von 1843, die Maschine, die mit anderen Dingen als Zahlen arbeitet (auf Englisch).
5. Centre for Computing History, „Grace Hopper completes the A-0 Compiler“ und Computer History Museum, Interview mit Grace Hopper: der A-0 von 1952, FLOW-MATIC und COBOL (auf Englisch).
6. MIT News, Margaret Hamilton und die Presidential Medal of Freedom (November 2016) (auf Englisch).
7. Smithsonian Magazine, wie Susan Kare die Icons des ersten Macintosh gestaltete und Computer History Museum, Profil von Susan Kare (auf Englisch).
8. Pentagram, „Paula Scher“: Partnerin seit 1991, Public Theater, Citibank, Tiffany, Medaille des Type Directors Club 2006 (auf Englisch).
9. Stanford University, Profil von Fei-Fei Li: ImageNet, Stanford HAI, AI4ALL (auf Englisch).
10. Buolamwini und Gebru, „Gender Shades“, Proceedings of Machine Learning Research, 2018: Fehler bis zu 34,7% gegenüber 0,8% (auf Englisch); Algorithmic Justice League.

Kapitel aktualisiert im Oktober 2026. Alle Zahlen stammen aus den oben genannten Quellen; wo die Quelle ein Jahr angibt, steht das Jahr neben der Zahl.