LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Untersuchung des IMDEA Networks Institute zeigt, dass in mehreren KI-Chatdiensten nicht nur die Eingaben beim Anbieter verbleiben. In Web-Interfaces und teils auch in Android-Apps werden Gesprächsinformationen offenbar an externe Unternehmen übermittelt. Betroffen sind unter anderem Gesprächstitel, Eingaben und Screenshots, teilweise ergänzt um Nutzerkennungen. Entscheidend ist: Das bloße Ablehnen von Cookies verhindert die Weitergabe nicht in jedem Fall vollständig.
Wer KI-Chatbots nutzt, geht oft davon aus, dass die Unterhaltung mit Texten und Eingaben endet, sobald sie den Server des jeweiligen Anbieters erreicht hat. Die Studie des IMDEA Networks Institute zeichnet jedoch ein deutlich differenzierteres Bild: In der Praxis können bei bestimmten Angeboten zusätzliche Auswerter in den Prozess hineinspielen, weil externe Werbe- oder Trackingdienste schon während der Nutzung eingebunden sind. Für Nutzer entsteht dabei ein blinder Fleck, denn die Kommunikation wirkt nach außen hin wie ein „normaler“ Web- oder App-Dialog, während im Hintergrund unterschiedliche Datenströme entstehen.
Die Forscher haben neun KI-Dienste analysiert und dabei ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Perplexity, Le Chat, Meta AI sowie Microsoft Copilot berücksichtigt. Bewertet wurden laut Arbeit die Web-Versionen und die jeweils verfügbaren Android-Apps von acht der Anbieter; bei jedem Dienst fanden die Untersuchenden mindestens einen externen Werbe- oder Trackingdienst, insgesamt 44 Drittanbieter. Das ist zwar zunächst nur ein Infrastrukturhinweis, aber er schafft die Voraussetzung dafür, dass Kontextinformationen aus dem Chat überhaupt erst „abgezweigt“ werden können. In weiteren Tests zeigten die Autoren, dass zwischen „Drittanbieter ist eingebunden“ und „Drittanbieter sieht vollständige Inhalte“ klar zu unterscheiden ist.
Konkret berichten die Ergebnisse, dass sechs von neun Web-Diensten und drei von acht Apps Gesprächsinformationen an externe Unternehmen übermittelten. Dazu gehörten unter anderem Gesprächs-URLs, Titel, Nutzer-Eingaben oder Screenshots. In einigen Fällen kamen dauerhafte Nutzerkennungen hinzu, was die Kopplung an bestehende Nutzerprofile erleichtern kann. Dazu passt auch die Beobachtung, dass manche Systeme zusätzlich automatisch erstellte Zusammenfassungen von Gesprächen an Drittanbieter senden. Damit können externe Akteure zumindest indirekt erfahren, worüber eine Person mit dem Chatbot gesprochen hat, ohne den gesamten Chatinhalt vollständig zu erhalten.
Besonders relevant ist aus Datenschutzsicht, dass einige Dienste nach Angaben der Forscher Links zu Unterhaltungen nicht ausreichend schützen. Die Arbeit nennt als Beispiele Grok und Perplexity, bei denen unter anderem Gesprächstitel bzw. Gesprächst-URLs mit schwacher Zugangskontrolle an Tracker weitergegeben worden sein sollen. Im Umfeld solcher Weitergaben werden häufig auch Techniken wie Meta Pixel sichtbar, außerdem fanden die Forscher bei Grok wörtliche Nachrichteninhalte in sogenannten Open-Graph-Metadaten. Solche Metadaten steuern typischerweise, welche Vorschau in sozialen Medien oder bei Link-Teilen angezeigt wird; wenn dabei inhaltliche Fragmente in der Vorschau landen, können Drittanbieter sehr schnell Rückschlüsse auf den Gesprächsgegenstand ziehen.
Auch eine „Cookie aus“-Strategie funktioniert nicht zwangsläufig als Allheilmittel. Die Studie beschreibt, dass das Ablehnen nicht notwendiger Cookies die Übertragung bestimmter Informationen je nach Einwilligungseinstellungen nicht vollständig stoppt. Zwar verändern sich Zahl und Art der eingebundenen Dienste, aber bestimmte Daten konnten offenbar dennoch weiterlaufen, etwa Cookies, gehashte E-Mail-Adressen sowie weitere Kennungen. In Summe können solche Informationen aus Sicht von Tracking-Setups ausreichen, um Nutzer wiederzuerkennen oder Aktivitäten über Dienste hinweg zu verknüpfen, selbst wenn der volle Chattext nicht übertragen wird. Entscheidend ist daher weniger „ein Schalter“, sondern die konkrete Datenweitergabe im Zusammenspiel aus Web-Frontend, App-Integration, Tracking-Skripten und Einwilligungslogik.
Für die technische Einordnung hilft ein nüchternes Bild: Ein externer Tracker kann nicht automatisch den gesamten Chat „lesen“, denn dafür müssten die Systeme die Inhalte explizit an ihn übergeben und der Tracker müsste zudem technisch Zugriff auf den relevanten Datenbestand haben. Genau deshalb betonen die Autoren, dass die Ergebnisse kein pauschales Urteil für jeden Anbieter und jede Situation darstellen. Dennoch zeigt die Untersuchung, warum bei KI-Chats eine vorsichtige Nutzungsstrategie sinnvoll bleibt: besonders sensible persönliche, gesundheitliche oder berufliche Informationen sollten nicht blind in den Chat gegeben werden. Für Unternehmen mit eigenen KI-Workflows kommt hinzu, dass solche Datenflüsse auch Governance-Themen berühren: Wenn Teams KI-Tools für Support, Analyse oder Wissensarbeit einsetzen, müssen sie nicht nur Prompting-Richtlinien definieren, sondern auch prüfen, wie die jeweiligen Frontends technisch eingebettet sind und welche Drittanbieter-Mechanismen dabei mitlaufen.
Aus Marktsicht zeigt die Studie außerdem, dass „Privacy by Design“ bei KI-Anwendungen nicht automatisch mit der Modellqualität mitwächst. Selbst wenn das eigentliche Sprachmodell nur intern verarbeitet wird, können Web- und App-Schichten durch Tracking-Integrationen zusätzlichen Kontext ausleiten. Das betrifft vor allem die frühen Schritte der Nutzerinteraktion: URL-Generierung, Titelbildung, Vorschau-Metadaten und Teilen-Mechanismen. Wer KI-Chatdienste langfristig nutzt, sollte daher auf technische Transparenz achten und Anbieterfragen konsequent an den Datenkategorien ausrichten, die übertragen werden können: URL, Eingabe, Screenshot, Metadaten und Kennungen. Denn genau diese Bausteine entscheiden darüber, wie gut Drittanbieter das Gespräch rekonstruieren können, selbst wenn sie nicht den kompletten Chat bekommen.
Da die Arbeit auf einem technischen Untersuchungsansatz basiert und Unterschiede zwischen Diensten sichtbar macht, bleibt die nächste praktische Frage: Wie stark ist die beobachtete Übertragung unter unterschiedlichen Konto- und Einwilligungsszenarien, und wie schnell werden Frontend-Änderungen nachgebessert? Für Nutzer ist bereits jetzt die Richtung klar: Chats sollten so behandelt werden wie andere datenschutzrelevante Eingabeschnittstellen, inklusive dem Wissen, dass Einwilligungsbanner zwar helfen, aber nicht immer jede Weitergabe verhindern. Gleichzeitig lohnt sich für Verantwortliche im Unternehmen ein Review der KI-Tools, bevor sensible Informationen in produktive Workflows gelangen.
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