Über die Auswirkungen von KI-Nutzung auf das Forschen

Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie Wissenschaft betrieben wird, grundlegend verändert. Ob es um die Analyse riesiger Datenmengen geht oder um die Beschleunigung wissenschaftlicher Durchbrüche: KI ist in der modernen Forschung angekommen und spielt eine maßgebliche Rolle bei deren Valorisierung. Eine anonyme Umfrage unter mehr als 6.000 Forschenden der Max-Planck-Gesellschaft und der Fraunhofer-Gesellschaft aus dem Juni 2024 zeigt, dass zum damaligen Zeitpunkt nur noch knapp über ein Fünftel (22,2 %) der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler KI-Tools in ihrer Arbeit noch nie genutzt haben. Frauen setzen KI-Tools seltener ein. Grund dafür ist nicht eine grundsätzliche Skepsis gegenüber der Digitalisierung, sondern eine geringere Vertrautheit mit KI-Tools.

Im Rahmen unserer Konferenz „Mit KI Mehrwert schaffen – Vom Wissen zur Wirkung“ im Juli 2026 stellte Dr. Marina Chugunova diese Studie für die Forschungsgruppe des Max-Planck-Instituts für Innovation und Wettbewerb und des Fraunhofer IAO vor und ordnete sie in weitere laufende empirische Forschung an der Schnittstelle von Geschlecht und Wissenschaftssystem ein. Der zentrale Punkt Ihrer Präsentation: Ob neue Technologien gleichberechtigt genutzt werden, entscheidet sich nicht an der Technologie selbst, sondern daran, wie wir sie in unseren Organisationen gestalten und einführen.

Masse statt Klasse? Wie KI das Wissenschaftssystem verändert

Marina Chugunova zeigte in ihrem Vortrag, dass die Integration von KI-Tools in die Forschung Fortschritte bei deren Valorisierung verspricht, das traditionelle Wissenschaftssystem aber auch vor eine Zerreißprobe stellt:

• Flut an Publikationen: Durch den Einsatz von KI-Schreibassistenten und Datenanalysetools hat sich die Zahl der Einreichungen bei Fachzeitschriften vervielfacht. KI erhöht die reine Menge der wissenschaftlichen Produktion deutlich.
• Herausforderung im Peer-Review: Diese Flut an Preprints und Einreichungen überlastet das Begutachtungssystem. Gutachter:innen müssen immer größere Mengen an Arbeiten bewerten, während die tatsächliche Qualität und die Richtung der KI-unterstützte Forschung noch offen sind.
• Die Frage des Anreizsystems: Wissenschaftler:innen stehen vor der grundlegenden Frage: Was forschen wir eigentlich und nicht nur, wie forschen wir? Wenn das System primär die reine Quantität der Veröffentlichungen belohnt, verstärkt KI genau diese falschen Anreize.

Der Gender Gap in der KI-Nutzung: Vertrautheit als Barriere

Inmitten der Transformation zeigt sich ein deutlicher geschlechtsspezifischer Unterschied bei der Einführung von KI-Tools. Forscherinnen stehen der Technologie keineswegs ablehnender gegenüber als Forscher, ihnen fehlt es an Vertrautheit mit den Tools. Sind Forscherinnen mit der Technologie vertraut, so gleicht sich der Umfang der Nutzung ihrer männlichen Kollegen an. Erste Evidenz aus Preprint-Daten deutet darauf hin, dass nach der breiten Verfügbarkeit von LLMs die Produktivität von Forschern stärker anstieg als die von Forscherinnen — um etwa 6,4 Prozentpunkte. Die ohnehin bestehende Produktivitätslücke hat sich dadurch weiter vergrößert. Dazu Chugunova: „Wenn dieser Trend anhält, riskieren wir, dass sich bestehende Ungleichheiten in der akademischen Laufbahn weiter verschärfen, da wissenschaftliche Sichtbarkeit und Titel nach wie vor an die Publikationsleistung gekoppelt sind.“

KI als Brücke: Wie kluge Gestaltung Barrieren senken kann

Die wichtigste Erkenntnis aus der von Marina Chugunova vorgestellten Forschung lautet jedoch: Es ist nicht die Technologie selbst, die das Problem darstellt, sondern ihre Gestaltung und Implementierung. Richtig eingesetzt besitzt KI das Potenzial, Barrieren für Frauen und Diversitätsgruppen sogar aktiv abzubauen:

• Ein vorurteilsfreier Mentor: Daten zeigen, dass KI – im Gegensatz zu menschlichen Lehrkräften – frei von geschlechtsspezifischen Vorurteilen (Gender Bias) agiert. Genau das machte sie in einer Studie zu einem Hebel, um eine bestehende Geschlechterlücke zu verkleinern.
• Ausgleich von Sprachbarrieren: Ähnlich wie bei den Studien zur Personalauswahl zeigt sich: Ein weiterer Weg, wie KI Vielfalt in der Wissenschaft fördern kann, liegt darin, verdeckte Kompetenzen sichtbar zu machen. Wenn fachliche Expertise hinter sprachlichen Barrieren verdeckt bleibt, kann KI helfen, diese Kompetenz sichtbar zu machen – mit positiven Folgen für die Teilhabe von nicht-muttersprachlichen Bewerbenden.
• Inklusive Einführung in Organisationen: Sobald Frauen KI-Tools aktiv nutzen, verschwindet der Gender-Gap. Die zentrale Empfehlung für Forschungsorganisationen und Universitäten lautet daher, kontinuierliches Lernen aktiv zu unterstützen. Es braucht geschützte Räume zum Ausprobieren, offene Gruppendiskussionen und gezielte Anstöße zur KI-Nutzung, um die anfängliche Barriere der Vertrautheit abzubauen.

Fazit

Wissensvalorisierung im Zeitalter der Digitalisierung bedeutet auch, den Zugang zu neuen Technologien gerecht zu verteilen. Die Forschung des Max-Planck- und Fraunhofer-Instituts warnt davor, KI-Tools einfach sich selbst zu überlassen. Nur wenn wir die Einführung von KI in unseren außeruniversitären Forschungseinrichtungen inklusiv gestalten, aktiv Vorurteile abbauen und Forscherinnen gezielt beim Aufbau von Vertrautheit unterstützen, wird Künstliche Intelligenz zu einer echten Brücke für mehr Diversität und Exzellenz in der Wissenschaft.

Weiterführende Quellen und Links zum Nachlesen:

• Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb: https://www.ip.mpg.de/de/ 

• Studie zur KI-Adoption in der deutschen Wissenschaft (Chugunova et al. 2026): Research Policy, Vol. 55, 105381