MADRID / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung kommt zu dem Schluss, dass viele KI-Chatbots Gesprächsinformationen an Tracking- und Werbedienste übermitteln. Betroffen sind sowohl Webversionen als auch Android-Apps, häufig inklusive Chat-Titeln, Links und teils sogar Screenshots. Selbst kostenpflichtige Varianten schneiden beim Datenschutz offenbar nicht besser ab. Die Studie zeigt zudem, dass sich Einschränkungen über manuelle Cookie-Einstellungen nur begrenzt durchsetzen lassen.
KI-Chatbots sind längst in den Alltag eingezogen, doch genau dort liegt das Risiko: Wer mit einem Assistenten sensible Fragen teilt, kann Daten nicht nur für die eigentliche Antwort liefern, sondern auch für Tracking-Ökosysteme. Eine Untersuchung des Forschungsinstituts IMDEA Networks aus Madrid bewertet das Verhalten mehrerer populärer Chatbot-Apps und Weboberflächen. Im Ergebnis berichten die Autoren, dass sechs von neun untersuchten Chatbots in ihren jeweiligen Browser- bzw. App-Varianten Gesprächsinformationen an Drittanbieter aus dem Bereich Tracking und Werbung weitergeben. Damit verschiebt sich das Problem von der reinen Modellleistung hin zur Frage, wie Produktteams ihre Frontends instrumentieren.
Untersucht wurden unter anderem ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini, Mistral AI, Meta AI, DeepSeek sowie Microsofts Copilot. Dabei unterscheiden die Ergebnisse nicht nur zwischen Web und Android, sondern auch zwischen konkreten Datentypen: Je nach Anbieter fließen offenbar Informationen wie Chat-Titel und Links, wörtliche Nutzer-Eingaben und teils Screenshots an Dritte. Interessant ist die Bandbreite, weil sie zeigt, dass es nicht nur um Metadaten geht. Wenn Browser-Sitzungen außerdem Titel oder anlegungsbezogene Verweise enthalten, können daraus Rückschlüsse auf den Kontext der Anfrage entstehen, selbst wenn der eigentliche Chattext nicht vollständig übertragen wird.
Besonders brisant wirken in der Studie die Beobachtungen zu Chat-Titeln. Die Autoren beschreiben Fälle, in denen KI-Chatbots offenbar Titel weitergeben, die inhaltlich stark auf die Themen der Unterhaltung schließen lassen. Als Beispiel wird genannt, dass ein Chat im Kontext einer Suche nach medizinischen oder persönlichen Informationen nicht nur als neutrale Suchanfrage erscheint, sondern als titelartige Textzusammenfassung weitergereicht werden kann. Laut der Untersuchung geben dabei unter anderem Gemini, Grok und Mistral derartige Chat-Titel an Dritte weiter. Genau an dieser Stelle wird für Unternehmen deutlich, warum das „Wissen in der Modellbox“ nicht automatisch den Datenschutzhorizont abdeckt: Kontextsignale reichen oft aus, um Profile zu bereichern.
Zusätzlich geht die Studie auf weitere Identifikatoren ein, die eine Verknüpfung erleichtern können. So nennen die Autoren, dass E-Mail-Adressen bei mehreren Chatbots weitergereicht wurden; außerdem werden Nutzer-IDs in bestimmten Fällen übermittelt. Der praktische Effekt liegt auf der Hand: Wenn Werbe- und Trackingdienste bereits über eigene Signale verfügen, macht die zusätzliche Zuordnung über IDs die Kombination deutlich einfacher. Auch Links, die automatisch für Chats erstellt werden, spielen eine Rolle. Laut den Ergebnissen betrifft das ChatGPT, Claude, Grok, Mistral und Perplexity; kritisch wird es dabei, dass bei Perplexity verlinkte Gespräche offenbar auch von Dritten geöffnet werden können.
Bei Grok wird die Lage in der Studie besonders scharf beschrieben. Die Autoren berichten, dass Grok bei Browsergesprächen nicht nur den Chat-Titel, sondern auch den Chat-Link an Drittanbieter wie Meta, TikTok, Google und Twitter Analytics überträgt. Das gilt laut Untersuchung sowohl für die kostenlose als auch für die kostenpflichtige Version. Parallel dazu ziehen die Autoren den Vergleich zwischen Preismodellen: Kostenpflicht bedeutet demnach nicht automatisch weniger Tracking. Für IT-Entscheider ist diese Kombination aus „Marketing-Infrastruktur“ und „KI-UI“ damit eine reale Stellschraube, die über die reine Lizenzkostenfrage hinausgeht.
Selbst wenn Nutzer Tracking technisch einschränken wollen, bleibt das laut Studie schwierig. Die Forscher lehnten zum Test offenbar nicht notwendige Cookies ab, trotzdem blieben 80,8 % der beobachteten Drittanbieter-Tracker aktiv. Außerdem wurde die Studie bereits im April 2026 europäischen Datenschutzbehörden vorgelegt; laut dem Text sei seitdem jedoch „offenbar wenig“ passiert. Das deutet auf ein strukturelles Problem hin: Datenschutz hängt nicht nur von einzelnen Einstellungen ab, sondern von der instrumentierten Datenflusstechnik in den Frontends, von Triggern im Zusammenspiel mit Analyse-Skripten und davon, wie eng Produktteams Tracking-Zwecke in bestehende Web- und App-Stacks integrieren.
Für Unternehmen heißt das: Risiko-Management bei KI-Chatbots darf sich nicht auf „Pseudonymisierung im Prompt“ beschränken. Stattdessen sollten Verantwortliche Prozesse schaffen, die den vollständigen Datenpfad betrachten – von Eingabefeldern über erzeugte Links bis zu eingebetteten Analytics-Integrationen. Praktisch beginnt das mit einer Freigabepolitik für sensible Inhalte, ergänzt durch technische Tests in den relevanten Clients (Webbrowser und Android) und die Definition von Alternativen, etwa klar abgegrenzten KI-Services mit nachvollziehbarer Datennutzung. Der Befund der Untersuchung legt nahe, dass die Bedienoberfläche ein ebenso zentraler Bestandteil der Datenschutzbewertung ist wie das zugrunde liegende KI-Modell.
Damit rückt eine unbequeme Erkenntnis in den Fokus: In vielen Fällen wird nicht „die KI“ zur Datenkrake, sondern die Kombination aus KI-Feature und Marketing- bzw. Tracking-Infrastruktur. Für IT und Compliance ist das auch deshalb wichtig, weil sich so Prioritäten verschieben: Nicht nur Datenschutztexte und Nutzungsbedingungen zählen, sondern messbare Datenflüsse in konkreten Nutzungsszenarien. Die Studie liefert hierfür ein klares Muster, wie man Systeme überprüft – und sie macht sichtbar, wie schnell aus einer harmlosen Unterhaltung ein vermitteltes Kontextsignal für Werbe- und Trackingnetze werden kann.
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