ZukunftsköpfeClaudia Pohlink © Deutsche TelekomClaudia Pohlink © Deutsche Telekom

Claudia Pohlink, Head of AI T-Labs

Claudia Pohlink ist verantwortlich für die Bereiche Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) bei den Telekom Innovation Laboratories (T-Labs), der Forschungs- und Entwicklungseinheit der Telekom. Sie ist eine von viel zu wenigen Frauen, die im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) tätig sind, und sie setzt sich dafür ein, dies zu ändern. Denn sie weiß, die mangelnde Diversität in ihrem Berufsfeld liegt nicht etwa daran, dass Frauen irgendetwas schlechter könnten, sondern dass die Förderung fehle und schon das Wording mancher Stellenanzeigen nicht förderlich für Bewerbungen von Frauen ist. Im Interview hat Frau Pohlink uns erzählt, wie sie mit speziellen Hackathons für mehr Sichtbarkeit von Frauen in der Tech-Branche sorgt und warum sie sich auf den diesjährigen Deep Tech Award freut, bei dem sie in der Jury sitzen wird.

Frau Pohlink, Sie sind Head of AI/ML bei den T-Labs; woran arbeiten Sie momentan und wie sieht Ihr Tätigkeitsbereich aus?

Mein Team und ich konzentrieren uns bei unserer Arbeit in den Telekom Innovation Laboratories, der Forschungs- und Entwicklungseinheit der Telekom, auf den Einsatz von KI-Methoden, wie zum Beispiel Maschinelles Lernen. Hierbei legen wir den Fokus auf die Domänen Sustainability, Quantum Computing und Cyber Security.
In unserem jüngsten Forschungsfeld, der Sustainable KI, beschäftigen wir uns mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz im Rahmen der Nachhaltigkeitsziele der Deutschen Telekom. Hierbei geht es um eine Optimierung des Ressourceneinsatzes, nicht nur in Bezug auf Energie oder CO₂-Emissionen, sondern auch auf das Themenfeld Bildung. Unser Ziel ist es, einen langfristig nachhaltigen und verantwortungsvollen Umgang mit den Technologien zu ermöglichen.
Beim Thema Quantum Computing wollen wir uns dieser komplett neuen Technologie annähern und Use Cases identifizieren und erforschen, die für eine Deutsche Telekom relevant sind. Derzeit beschäftigen wir uns konkret mit Optimierungs-Anwendungsfällen, z. B. im Bereich der Netzwerk-Optimierung und -Planung.
In der Domäne Cyber Security wollen wir unbewusste oder bewusste Risiken von KI-Algorithmen erkennen und minimieren. Ein wichtiges Stichwort hierbei lautet „Bias“, also Daten, die Vorurteile zementieren. Darüber hinaus beschäftigen wir uns mit der Früherkennung und Abwehr möglicher feindlicher Angriffe (Adversarial Attacks).

Sie setzen sich stark für einen höheren Frauenanteil in der Tech-Branche und vor allem im Tätigkeitsfeld der Künstlichen Intelligenz ein. Zunächst einmal: Warum gibt es überhaupt so einen gravierenden Gender-Gap in der Branche?

Das liegt unter anderem an der mangelnden Förderung des Interesses von jungen Mädchen und Frauen an solch spannenden, technischen Themen. Sie werden oftmals immer noch als männliche Domäne betrachtet, auch, wenn das gar nicht stimmt. Mit Veranstaltungen wie unserem Women AI Hackathon wollen wir dazu beitragen, dieses Bild zu drehen, und möglichst viele junge Frauen für unser Feld begeistern.

Ist es Ihnen gelungen, das Bild zu drehen?

Bei unserem ersten Hackathon nur für Frauen vor zwei Jahren war eine andere Dynamik zu spüren als bei vielen anderen Hackathons. Frauen sind für gewöhnlich zurückhaltender und legen es nicht darauf an, sich zu positionieren. Bei diesem Event ging es weniger um „wer sagt am meisten“; es wurde nicht gleich die Führungsrolle ergriffen, sondern es war team- und zielorientierter. Wir haben auch sehr gutes Feedback bekommen. Viele meinten: „Bitte mehr davon – nicht nur in Berlin.“
Letztes Jahr haben wir beim Hackathon unter dem Motto #AIHack4Diversity auf gemischte/diverse Teams gesetzt, denn wir sind überzeugt, sie produzieren die besten Ergebnisse.

Wie hängen die Themen Diversity und Künstliche Intelligenz zusammen?

Wir brauchen mehr Frauen und mehr Diversity in der Künstlichen Intelligenz. Insbesondere bei Machine Learning-Methoden hängt die Qualität des Ergebnisses von der Qualität der verwendeten Daten ab. Vorurteile entstehen nicht durch die KI selbst; sie befinden sich bereits in den verwendeten Daten oder gemachten Annahmen. Ich gebe ein Beispiel: Amazon hat KI bei seinen Bewerbungsprozessen ausprobiert und festgestellt, dass nur Männer vorgeschlagen wurden. Keine Frauen. Das ist aus historischen Daten erklärbar: Weil sich mehr Männer beworben haben und dementsprechend mehr Männer eingestellt worden sind. Das ist in einem technologischen Konzern ganz normal. Dies zu erkennen und der KI beizubringen, wäre wichtig gewesen. Wie können Vorurteile entschärft werden, so dass Bewerber unabhängig von ihrem Geschlecht empfohlen werden? Das gilt nicht nur für Frauen, sondern für jede andere Gruppe – wir brauchen jegliche Diversität.

Die Telekom Innovation Laboratories sind die Forschungs- und Entwicklungseinheit der Deutschen Telekom, einem großen etablierten Konzern. Wie einfach ist es da für Sie mit dem Thema Gender Equality auf offene Ohren zu stoßen bzw. wie einfach ist es positive Veränderungen in Gang zu bringen?

In vielen Meetings bin ich die einzige Frau. Aber das ist nicht nur bei der Telekom so. Noch viel extremer sieht es bei vielen Konferenzen mit der Besetzung des Podiums aus. Frauen sind in unserem Feld deutlich unterrepräsentiert.
Es gibt aber auch viele Möglichkeiten, dies zu ändern. Der genannte Women AI Hackathon wurde von einer extrem engagierten Gruppe von Frauen aus der Deutschen Telekom konzipiert und umgesetzt. Der Vorstandsposten für Technologie und Innovation ist mit einer Frau besetzt.
Bei meinen öffentlichen Auftritten nutze ich oft die Möglichkeit, auf das Thema hinzuweisen, zu sensibilisieren oder manchmal sogar zu provozieren.
Wenn ich höre, dass sich zu wenig Frauen auf technische Jobangebote bewerben, frage ich, ob sie denn bei der Stellenanzeige auf bestimmte Formulierungen geachtet haben, die Frauen ggf. abschrecken. Das vielfach benutzte „durchsetzungsfähig“ ist hier ein Beispiel. Wäre „lösungsfokussiert“ nicht viel besser? Ich habe gerade eine Top-Frau eingestellt und hatte viele sehr gute „diverse“ Bewerbungen.

Sie sind dieses Jahr Jurymitglied des Deep Tech Awards, den das Projekt Zukunft der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe vergibt. Wie wichtig sind solche Veranstaltungen für die Digitalwirtschaft in Deutschland?

Der Standort Deutschland und speziell auch der Standort Berlin sind für uns in unserem Forschungsumfeld sehr wichtig. Wir arbeiten sehr gerne mit lokalen, innovativen Startups zusammen. Darüber hinaus beteiligen wir uns am Aufbau eines entsprechenden Netzwerks. Mit Veranstaltungen wie der Startup-Night, Hackathons oder Digital Wanderlust sowie über unsere Partner wie TU Berlin oder Startups sind wir sehr eng verdrahtet mit anderen KI-Akteuren. Je mehr man in solche Netzwerke investiert, desto mehr kann man auch lernen. Wir müssen in Deutschland und am Standort Berlin unsere Innovationskompetenz zusammenlegen, damit wir auch auf einer globalen Ebene mitspielen können.
Und natürlich gehören auch entsprechende Awards dazu, diese Netzwerke zu stärken. Aus diesem Grund freue ich mich sehr, hier erstmalig in der Jury dabei sein zu können, und bin sehr gespannt auf den Wettbewerb. Am meisten freue ich mich hierbei auf den Austausch und auf viele neue Inspirationen.

Aktuell befinden wir uns in einer beispiellosen Ausnahmesituation. Es gibt kaum Lebensbereiche, auf die sich die Krise um das Corona-Virus und die damit verbundenen Regulierungen nicht auswirken. Was könnte die Pandemie auf mittel- oder langfristige Sicht für die Entwicklung Künstlicher Intelligenzen nach sich ziehen?

Es ist noch zu früh für langfristige Prognosen. Aber, was wir auf jeden Fall sehen, ist der große Schub, den diese Krise für die Digitalisierung vieler Bereiche mit sich bringt. Dies wird sich sicherlich auch nach der Krise weiter fortsetzen, und gerade auch in unserem Feld für sehr viel Neuerungen sorgen – quer über alle Anwendungsgebiete hinweg. Aber aktuell ist erst einmal am wichtigsten, dass wir die Krise gut und solidarisch meistern und uns um die Gesundheit aller zu kümmern.