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Frauen in der IT: Warum wir den Code für Gleichstellung knacken müssen
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Diversität ist für Künstliche Intelligenz-Anwendungen essenziell
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Es ist kein Geheimnis: Es gibt aktuell immer noch vergleichsweise wenige Frauen in der IT – eine Veränderung ist zu erkennen, aber Informationstechnik und MINT-Fächer sind weiterhin männerdominiert. Um dem Wieso auf den Grund zu gehen, besucht Svea Eckert die Sozioinformatikerin Prof. Nicola Marsden an der Hochschule Heilbronn. Seit fast 30 Jahren arbeitet sie an der Schnittstelle zwischen Informatik und Geschlechtergerechtigkeit. In der heutigen Folge beantwortet sie uns die Frage, wie wir diesem Fakt entgegenwirken können, wo dabei die Herausforderungen liegen und an welchen Stellen Unternehmen wirklich anpacken müssen. Sie zeigt außerdem auf, warum es vor allem für den Bereich Künstliche Intelligenz bedeutend ist, auf mehr Diversität zu setzen und welche Chancen sich durch KI für Frauen und Männer auch aus anderen Fachrichtungen ergeben.
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Die Gesprächspartner:innen
Prof. Dr. Nicola Marsden
Prof. Dr. Nicola Marsden ist Professorin für Sozioinformatik an der Hochschule Heilbronn und eine führende Expertin in den Bereichen Gender, Digitalisierung und menschzentrierte Technikgestaltung. Ihre Forschungsschwerpunkte umfassen u.a. Geschlechtergerechtigkeit in der Technologieentwicklung, agile Teamführung und die Fairness von Künstlicher Intelligenz. Sie leitet nationale und internationale Projekte, die sich mit innovativen Ansätzen zur digitalen Teilhabe und Inklusion beschäftigen.
Svea Eckert, Podcast-Moderatorin
Svea Eckert ist eine investigative Tech-Journalistin. Sie arbeitet als freie Reporterin für die Tagesschau, die Tagesthemen, die ARD-Story und das junge YouTube-Format strg_f. Viele ihrer Recherchen wurden mit Preisen ausgezeichnet. Sie hostet verschiedene Podcasts und spricht auf großen Hackerkonferenzen, wie der Defcon in Las Vegas oder dem CCC. Ihre Top-Themen: Women in Tech, Privacy, Security, Fake News, Fake Science, Desinformation, Künstliche Intelligenz, Instagram, Meta, Big Tech, Big Data, Transformation.
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