MADRID / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie des IMDEA-Networks zeigt, dass mehrere KI-Chatbots Informationen aus Nutzer-Gesprächen an Tracking- und Werbedienste weitergeben. Besonders riskant sind automatisch generierte Chat-Titel, verlinkte Chatverläufe sowie E-Mail-Adressen und Nutzer-IDs. Selbst nach dem Ablehnen nicht notwendiger Cookies bleiben laut Untersuchung viele Drittanbieter-Tracker aktiv. Offen bleibt, wie Anbieter die Datenflüsse beim Teilen von Chats technisch konsequent begrenzen und transparenter machen.
KI-Chatbots wirken oft wie eine abgeschlossene Schreibfläche: Man tippt eine Frage ein, bekommt eine Antwort und beendet die Sitzung. Genau diese Illusion greift jedoch nach einer Untersuchung des IMDEA Networks zu kurz. Das Forschungsteam aus Madrid hat neun große KI-Dienste in Web- und Mobilvarianten daraufhin analysiert, ob Informationen aus Gesprächen ungeplant an Tracking- und Werbepartner übermittelt werden. In sechs der neun Webversionen und in drei von acht Android-Apps wurden dabei nach den Studienergebnissen Datenströme zu Drittanbietern beobachtet.
Im Zentrum der Kritik stehen nicht nur komplette Prompts oder Antworten, sondern auch die automatisch erzeugten Metadaten rund um einen Chat. Chatbots erstellen für Nutzer eine Art Suchanker in der Gesprächshistorie, etwa mit Titeln, die aus der Unterhaltung abgeleitet werden. In der Studie wird beschrieben, wie aus einer Frage nach Parkinson-Symptomen der Titel „Parkinson-Symptome im Frühstadium“ wird oder wie aus einer Hypothekenanfrage in New York ein Titel wie „85.000-Dollar-Gehalt in NYC: 280.000 – 350.000 Dollar Hypothek“ entstehen kann. Solche Titel wirken harmlos, können aber laut Studienlogik sehr persönliche Interessen, Sorgen und Lebensumstände sichtbar machen – sogar dann, wenn Nutzer selbst „nur“ einen Titel wiederfinden wollen.
Besonders heikel wird es, wenn diese Informationen nicht isoliert bleiben, sondern mit Identifikatoren oder Konto-Kontext verknüpft werden können. Die Forschenden erklären, dass ein Chat-Titel allein bereits Rückschlüsse zulassen kann. Wird er aber zusammen mit Kennungen wie E-Mail-Adressen oder Nutzer-IDs übertragen, lässt sich möglicherweise erkennen, zu welchem Konto die Daten gehören. In der Studie wird zudem konkret genannt, dass bei mehreren Diensten E-Mail-Adressen an Dritte übermittelt wurden und Nutzer-IDs in weiteren Fällen weitergereicht wurden. Damit verschiebt sich das Risiko von „was steht im Chat“ hin zu „welche Nutzerprofile lassen sich daraus ableiten“, weil Tracking- und Werbe-Technologien häufig auf sehr vielen Websites und in mobilen Apps eingebunden sind.
Auch die Links, die Chatbots für jeden Verlauf automatisch anlegen, stehen im Fokus. Solche Chat-Links können die Unterhaltung in strukturierter Form öffnen – teils nur für den Ersteller, teils aber auch öffentlich, wenn ein Gastzugang genutzt wird. Laut Untersuchung wurden verlinkte Chatverläufe unter anderem von mehreren Diensten an Drittanbieter übertragen. Besonders kritisch schildern die Forschenden den Fall des Chatbots von xAI: In Browser-Szenarien habe Grok nach ihren Beobachtungen Chat-Titel und Chat-Links an verschiedene Drittanbieter übermittelt, darunter große Werbe- und Analyseanbieter. Die Studie argumentiert, dass diese Informationen in der kostenlosen wie auch in der kostenpflichtigen Version standardmäßig zugänglich waren, sofern Nutzer: innen das nicht abschalten konnten.
Geteilte Gespräche erhöhen das Risiko zusätzlich, weil hier ein zweiter Kanal entsteht: die bewusste Weitergabe eines Share-Links. Für genau diesen Mechanismus berichten die Forschenden, dass Grok in solchen Fällen weitreichende Daten mit anderen Unternehmen geteilt habe – inklusive Titel, zuletzt gestelltem Prompt und sogar einem Screenshot der Unterhaltung. Um zu prüfen, ob diese Share-Links tatsächlich abgerufen werden, bauten die Forschenden Kader-Links in geteilte Grok-Gespräche ein. Sie verzeichneten 70 Abrufe von 70 IP-Adressen aus 14 Ländern, teils noch Tage nach dem ursprünglichen Gespräch. Damit wird sichtbar, dass Datenschutzrisiken nicht nur eine Frage der Datenmenge sind, sondern auch der tatsächlichen Zugänglichkeit, die durch Link-Mechanismen entsteht.
Die Studie testet darüber hinaus, wie stark Nutzer: innen das Tracking durch Datenschutzmaßnahmen begrenzen können. Selbst nachdem alle nicht notwendigen Cookies abgelehnt wurden, blieben laut den Angaben der Forschenden 80,8 Prozent der beobachteten Drittanbieter-Tracker aktiv. Außerdem fanden sie zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Konten kaum Unterschiede. Das ist aus technischer Sicht bemerkenswert, weil es nahelegt, dass viele Tracking- bzw. Messmechanismen nicht primär an Paywalls gekoppelt sind, sondern an einer grundlegenden Einbindung in Web- und App-Komponenten. Für Unternehmen und Datenschutzverantwortliche heißt das: Die reine „Cookie-Opt-in/Opt-out“-Logik reicht als Schutzmaßnahme offenbar nicht automatisch bis zur Ebene der eingebundenen Dritt-Services.
Der Bericht ordnet das Thema zudem in eine breitere Entwicklung ein: Auch OpenAI kündigt an, personalisierte Werbung in ChatGPT künftig auch in Europa auszuspielen und dabei unter anderem Informationen aus früheren und aktuellen Chats zu nutzen. Parallel dazu haben die Forschenden im April 2026 europäische Datenschutzbehörden über ihre Ergebnisse informiert und Ende Mai die spanische Datenschutzbehörde AEPD die Beratung im Europäischen Datenschutzausschuss beantragt. Für den Markt ist das ein deutliches Signal, dass Chat-Interfaces nicht nur als Produktivitätswerkzeug betrachtet werden, sondern als potenzieller Datenlieferant an das Werbe-Ökosystem. Für IT-Leitungen und Compliance-Teams folgt daraus eine konkrete Konsequenz: Wenn Chatdaten in der Unternehmensnutzung vorkommen, braucht es klare Regeln dazu, welche Metadaten, Links und Identifikatoren beim Einsatz von KI-Chatbots überhaupt an Dritte fließen dürfen.
Schließlich bleibt eine Frage offen, die über den Einzelfall hinausgeht: Selbst wenn Anbieter einzelne Tracking-Parameter reduzieren, entscheidet die Architektur – etwa bei Link-Freigaben, Gastzugängen und eingebetteten Analyse-Skripten – darüber, ob Chatinhalte praktisch rekonstruierbar werden. Die Studie liefert dafür reichlich Beispiele aus konkreten Titel- und Linkmechanismen. In der Praxis sollten Teams daher nicht nur auf „werden Prompts verarbeitet“ schauen, sondern auf den gesamten Datenpfad, der bei Metadaten, Session-Kontext und Freigabe-Workflows entsteht. Genau dort wird KI-Nutzung häufig unterschätzt, obwohl sie für Datenschutzrisiken am Ende entscheidend ist.
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