Wer ist kreditwürdig? Wer hat Chancen auf dem Arbeitsmarkt? Selbstlernende Algorithmen entscheiden nicht nur, welche Stellenangebote oder Kaufempfehlungen wir in sozialen Medien vorgestellt bekommen. Zunehmend werden sie auch dazu eingesetzt, Menschen zu bewerten und Prognosen abzugeben. Sowohl im privaten Sektor als auch in der öffentlichen Verwaltung gibt es Einsatzmöglichkeiten. Doch Algorithmen bilden das ab, was statistische Zusammenhänge hergeben – egal, was dahintersteckt. Statt neutral zu sein, zeigen sie real existierende Ungleichheiten. Algorithmische Entscheidungssysteme machen „statistische Schubladen“, auf, reproduzieren Stereotype und verstärken vorhandene soziale Ungerechtigkeiten. Anhand aktueller Anwendungsbereiche beleuchten unsere Gäste, was Algorithmen mit Verzerrungseffekten – sogenannten Biases – insbesondere in Bezug auf Gender zu tun haben, und diskutieren über mögliche Lösungsansätze.