KI in der Studienberatung

Künstliche Intelligenz hat mittlerweile Einzug in alle erdenklichen Lebensbereiche gehalten – so natürlich auch schon seit Längerem in den Bildungsbereich, die Hochschulen und hierbei sowohl in Lehre, Lernen sowie Studienberatung.
Hochschulen und Universitäten beschäftigen sich auf vielen Ebenen der Leitung, Verwaltung und Wissenschaft mit dem Thema und haben für die unterschiedlichsten Bereiche Leitfäden, Positiospapiere und Hinweise zum Umgang mit KI formuliert.

Mit diesem Statement der GIBeT positionieren wir uns als Fachverband zur Nutzung von KI in den Themenbereichen Beratung, Information und Therapie an Hochschulen.

Es ist das Ergebnis der 2025 begonnen Bestrebungen einer Arbeitsgruppe KI aus Vorstand, Erweitertem Vorstand und AK Studienberatung Digitalsowie eines Community-Tags zur Learning AID-Tagung. Bei der Erstellung einbezogen wurden die Arbeitsgruppen und Arbeitskreise auf der Frühjahrstagung in Marburg, soweit gewünscht. Das Entwurfspapier wurde von der Arbeitsgruppe KI-Werkstatt ausgearbeitet und stand allen Mitgliedern in 2 Workshops sowie online einen Monat lang zur Kommentierung zur Verfügung, . Insgesamt haben sich so ca. 40% der Vereinsmitglieder an der Verfassung beteiligt.

Das Statement wurde in der Mitgliederversammlung im September 2026 verabschiedet. Es umfasst folgende inhaltliche Punkte zum Einsatz von KI in der Beratung und Therapie an Hochschulen:

• Ethik & Qualität (Datenschutz, Fairness etc.)
• Integration (KI als Zusatz und nicht als Ersatz, Aufgabenbereiche müssen definiert sein)
• Partizipation (Beteiligung von Beratenden bei Entwicklung und Umsetzung von KI an der Hochschule)
• Kompetenzentwicklung (personelle und zeitliche Ressourcen für Weiterbildung der Beratenden sind notwendig)
• Transparenz (proaktive Kommunikation an die Nutzer*innen von KI über deren Aufbau sowie Möglichkeiten und Grenzen der Systeme)
• Aktive Gestaltung (die GIBeT bringt sich in die Diskussion um die Anwendung von KI an Hochschulen ein und bietet eine Plattform für Austausch zu diesem Thema)

Diese Stellungnahme wurde am 02. September 2026 von der Mitgliederversammlung der GIBeT e.V. in Dresden verabschiedet:

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) (1) , insbesondere generativer KI (GenKI) und großer Sprachmodelle (LLMs), verändert, wie Studieninteressierte und Studierende KI zur Studienorientierung, in Bewerbungsprozess und Studium nutzen – und wie sie informiert, unterstützt und beraten werden und werden wollen. Als bundesweiter Fachverband für Studien und Studierendenberatung sieht sich die Ge-sellschaft für Information, Beratung und Therapie an Hochschulen e.V. (2) (GIBeT) in der Verantwortung, diese digitale Transformation im eigenen Arbeitsbereich aktiv und verantwortungsbewusst mitzugestalten.

Umgang mit KI in den Kernprozessen von Beratung, Therapie und Information an Hochschulen
Das folgende Papier konzentriert sich auf den Umgang mit KI in den Kernprozessen von Beratung, Therapie und Information an Hochschulen. Es erhebt weder den Anspruch, zur digitalen Transformation insgesamt Stellung zu nehmen, noch alle generellen Einsatzmöglichkeiten von KI/digitalen Tools im Arbeitsalltag an Hochschulen abzudecken (3). Ziel dieses Papiers ist es, zur Sicherung und Weiterentwicklung der Beratungsqualität (4) an Hochschulen im digitalen Zeitalter beizutragen. Es soll Studienberatenden, Mitarbeitenden in der Studieninformation und Entscheidungsträger*innen an Hochschulen praxisorientierte Kriterien an die Hand geben, um im Feld der Studienberatung

• KI Anwendungen gezielt zu testen und fundiert zu bewerten,
• die sich bietenden Chancen verantwortungsbewusst zu nutzen,
• Risiken abzuschätzen und zu managen sowie
• innovative Weiterentwicklungen der Studienberatung zu fördern.

Das etablierte GIBeT Beratungsverständnis (5) – personzentriert, vertraulich, ergebnisoffen und die Selbstwirksamkeit der Ratsuchenden fördernd – bildet dabei das Fundament, auf dem ein möglicher Einsatz von KI in Beratung, Therapie und Information an Hochschulen aufbaut. Diese Prinzipien sind unverhandelbare Leitplanken, um KI gestützte Angebote nicht nur technisch, sondern vor allem beratungsprofessionell und pädagogisch zu bewerten und umzusetzen.

Kernelemente menschlicher Studienberatung
Studienberatung wird, sowohl in den Zentralen Studienberatungen als auch in Psychologischen und Psychosozialen Beratungsstellen, in allen Phasen des Studiums in Anspruch genommen. Sie reicht von der ersten Orientierung über Studienwahl und Fragen der Studienorganisation, Beratung in herausfordernden Phasen und Krisensituationen bis zum Studienabschluss und ist damit gemäß HRK-Resolution von 2021 ein profilgebendes Element der Hochschulen (6).
Beratungen sind hochgradig individuelle Prozesse. Auch hinter vermeintlich „einfachen“ Beratungsanfragen verbergen sich häufig komplexe Anliegen. Die Aufgabe von Berater*innen ist es, Ratsuchende in einem vertraulichen Prozess ergebnisoffen darin zu unterstützen, ihre eigenen Ziele, Motive und Möglichkeiten klarer zu sehen, ihre Orientierungskompetenz und Studierfähigkeit auszubauen und eigenständig Lösungswege zu erarbeiten. Dafür setzen Berater*innen ihre personzentrierte Haltung, Empathie und professionelle Beratungsmethoden ein. Beratung basiert auf einem gelungenen Beziehungs- und Vertrauensaufbau. Sie stärkt die fundierte Entscheidungsfindung von Ratsuchenden und trägt zu ihrem Studienerfolg bei. Als Mehrwert festigt die erlebte Unterstützung darüber hinaus auch die Bindung an die jeweilige Hochschule – gerade im Erstkontakt mit Studieninteressierten.

Warum KI nicht professionell beraten kann
Aktuell sieht die GIBeT den Einsatz von KI-Tools in den oben skizzierten Beratungssettings kritisch: Tools auf Basis von GenKI oder LLMs können weder eine fundierte Anliegen- und Auftragsklärung noch eine methodengestützte Gesprächsführung bieten, da sie nicht über soziale und emotionale Intelligenz verfügen und es Ihnen an „relevanten Fähigkeiten des Sinnverstehens, der Intentionalität und der Referenz auf eine außersprachliche Wirklichkeit“ (7) mangelt.
Professionell Beratende wissen um die Möglichkeiten und Grenzen des eigenen Beratungshandelns. KI-Systeme sind hingegen so programmiert, dass sie stets Antworten liefern, auch dann, wenn diese nicht zuverlässig sind. Sie arbeiten mit der Analyse typischer Datenmuster und übergehen Ambivalenzen zugunsten von (errechneten) Lösungsvorschlägen. Empathie können sie allenfalls simulieren, oft verstärken sie bereits vorhandene Einschätzungen, mit unerwünschten bis fatalen Folgen für Ratsuchende . Es ist zu be-fürchten, dass Ratsuchende (8) von einer Gleichwertigkeit ausgehen und die „KI-Beratung“ nicht als Simulation wahrnehmen. Dies kann das Risiko von Fehlinformationen und -entscheidungen erhöhen und durch vorschnell bestätigende Antworten zu einer Beeinträchtigung der langfristigen Autonomie und Selbstwirksamkeit führen.
Während professionelle menschliche Studienberatung ergebnisoffen individuelle Entscheidungen unterstützt, die zukünftiges Leben und Handeln unter Umständen mit aktuell noch unentdeckten Potenzialen betreffen, agieren KI-Systeme auf einer spezifischen Datengrundlage, die in der Regel Verzerrungen enthält und gesellschaftliche Stereotype eher reproduziert. Insbesondere in Bezug auf die Studien- und Berufswahl und den damit verbundenen Lebensentwürfen von Menschen ist dies nicht akzeptabel und muss von einer beratenden Institution reflektiert werden: Ein Chatbot beispielsweise, der aufgrund geschlechtsspezifischer Bias in Trainingsdaten Frauen von MINT-Studiengängen abrät, verstärkt strukturelle Ungleichheiten.

Ratsuchende nutzen KI – neue Kompetenzfelder für Berater*innen
Gleichzeitig ist anzuerkennen, dass insbesondere junge Menschen häufig KI-Systeme zur Klärung persönlicher Anliegen nutzen. Aufgrund des Automation Bias (9) wird KI Kompetenz unterstellt und Vertrauen entgegengebracht. LLMs simulieren Empathie und Verständnis, obwohl es sich um eine auf Wahrscheinlichkeiten basierende Rechenleistung handelt. Dadurch entstehen in der Mensch-Maschine-Interaktion Risiken für Ratsuchende.
Als neues Themenfeld für Beratende kommt deshalb hinzu, Ratsuchende bei der Nutzung von KI im Kon-text von Studienwahl und Studium anzuleiten und zur kritischen Reflexion von KI-generierten Antworten zu befähigen. Die Unterscheidung zwischen Information und Beratung, zwischen menschlichem Kontakt und Interaktion mit einem generativen KI-System sollte thematisiert werden, um Ratsuchenden Handlungsspielräume und -möglichkeiten, aber auch Grenzen der einzelnen Wege aufzuzeigen.
Daneben bietet die Nutzung von KI-Systemen in spezifischen Kontexten und Situationen neue Möglichkeiten. So gibt es KI-gestützte Tools, die – als gezielte Begleitmaßnahme einer Therapie – zum Beispiel bei Angststörungen, Depressionen oder Substanzmissbrauch (vorübergehende) Entlastung bieten und helfen können, einen angemessenen Umgang mit Situationen zu trainieren. Vergleichbare KI-Tools sind als flankie-rende Maßnahmen für die Studienberatung denkbar, wenn Studienberater*innen die Qualität sicherstellen, sie in ihren Beratungsprozess integrieren und den Ratsuchenden die Grenzen und Risiken aufzeigen.
Studienberater*innen müssen dafür neue Expertise aufbauen, die Fachwissen über technische Möglichkeiten, Kenntnisse über die studentische Verwendung von KI-Tools sowie Beratungsmethoden sinnvoll vereint. Diese Kompetenzen müssen ständig weiterentwickelt werden, um dem schnellen technologischen Wandel gerecht zu werden.

Chatbots als aktuelles Beispiel für KI-Einsatz im Bereich Information: Chancen, Risiken und Anforderun-gen
Eine Reihe von Hochschulen experimentieren im Bereich Information mit (hochschuleigenen) Chatbots. Während die GIBeT den unbegleiteten Einsatz von KI-Systemen für das Beratungssetting kritisch bewertet, sieht sie im Bereich der Information unter bestimmten Voraussetzungen Potenzial, Arbeit und Reichweite der Informations- und Studienberatungsstellen zu unterstützen: Chatbots können dann ein zusätzlicher Kanal werden, wenn sie häufig gestellte Fragen rund um die Uhr niedrigschwellig und präzise beantworten und grundlegende Informationen gegebenenfalls in unterschiedlichen Sprachen bereitstellen. Sie sollten dem im Hochschulrahmengesetz festgelegten Informationsauftrag der Hochschulen (HRG §14) verpflichtet sein, inhalts-, datenschutz- und rechtssicher sein und nicht (primär) als Marketinginstrument konzipiert werden.
KI-gestützte Informationsformate von Hochschulen müssen dabei unterschiedlichen Anforderungen genügen. So müssen potenziell abgefragte Informationen stets aktualisiert zur Verfügung stehen. Außerdem dürfen eingesetzte Systeme nicht halluzinieren. Sie dürfen zum Beispiel keine Elemente aus unterschiedlichen Prüfungsordnungen miteinander kombinieren oder Studiengangsinhalte oder Fristen falsch zuordnen. Da nicht ausgeschlossen werden kann, dass KI-Systeme falsche, unzureichende oder auf den jeweiligen Ratsuchenden nichtzutreffende Inhalte kommunizieren, müssen Ratsuchende stets darauf hingewiesen werden und über zur Verfügung stehende Wege zur Verifizierung der Antworten informiert werden. Zudem muss klar definiert werden, wann der Chatbot an persönliche Ansprechpersonen weiterleitet.
Allgemein verfügbare Tools wie ChatGPT erfüllen diese Anforderungen in der Regel nicht. Kommerziell angebotene Tools bergen unter Umständen zusätzlich inhaltliche Unwägbarkeiten. So muss zum Beispiel immer geklärt und überprüft werden, nach welchen Kriterien Antworten gegeben werden oder welche Biases (10) in den Daten, die zum Training verwendet wurden, enthalten sein könnten.

Die Sicherstellung der oben genannten Anforderungen kann gegebenenfalls die intendierte Niedrigschwelligkeit der Nutzung, die Allverfügbarkeit und einen eventuell vermuteten Effizienzgewinn in der Studieninformation konterkarieren. Die verbreitete Annahme, dass sich der Arbeitsaufwand im Bereich des Informa-tionsmanagements durch den Einsatz von Chatbots verringern lässt, kann derzeit nicht abschließend be-wertet werden: Zu bedenken sind insbesondere die kontinuierlich notwendige Pflege der Systeme und die aus der Interaktion mit der KI entstehenden Nachfragen. Auch finanzielle Risiken und Abhängigkeiten von Anbietern müssen bedacht werden.
In jedem Fall ist es notwendig, Zentrale Studienberatungen, Studieninformationsstellen und andere an der Information und Beratung beteiligten Einrichtungen (wie zum Beispiel Studierendensekretariate, International Offices) maßgeblich an der Implementierung und Weiterentwicklung von Chatbots zur Studieninformation wie auch bei anderen KI-Tools zu beteiligen. Zusätzlich muss der Prozess des Einsatzes von KI-gestützten Informationsformaten vollständig und für alle Beteiligten transparent definiert sein und mit Ressourcen und Kompetenzen hinterlegt werden, die eine kontinuierliche Qualitätssicherung gewährleisten. Die Entwicklung hochschulübergreifender Lösungen könnte dazu beitragen, Entwicklungsaufwand und Reichweite in ein sinnvolles Verhältnis zu setzen.

Handlungsleitende Grundsätze für verantwortungsvollen KI-Einsatz in Beratung, Therapie und Informa-tion an Hochschulen
Um die Chancen von KI verantwortungsvoll zu nutzen, ihre Grenzen zu respektieren und das Gelingen von zielführenden Beratungsprozessen sicherzustellen, formuliert die GIBeT folgende Anforderungen an Hoch-schulen, die KI in den Bereichen Beratung, Therapie und Information implementieren oder weiterentwickeln wollen:

1. Klare ethische Leitplanken, Datenschutz und Qualitätssicherung:
Der Einsatz von KI muss in ein umfassendes ethisches Rahmenwerk (inklusive ökologischer und ökonomischer Nachhaltigkeit) eingebettet sein. Hochschulen müssen transparente Richtlinien für den KI-Einsatz entwickeln, die Datenschutz (11) insbesondere im Hinblick auf sensible Beratungsdaten garantieren und Diskriminierung vermeiden. Dies schließt die regelmäßige Überprüfung und Auditierung der eingesetzten KI-Systeme auf ihre Fairness, Transparenz und Verlässlichkeit ein. Es bedarf klarer Protokolle für den Umgang mit Fehlern oder unerwünschten Ergebnissen der KI sowie effizienter Rückmeldeprozesse. Die Hochschule sollte eine Kultur etablieren, in der KI-Ergebnisse durch Beratende professionell eingeordnet und Ratsuchende nicht zur Entscheidungsdelegation, sondern zur Übernahme von Selbstverantwortung und zum Ausbau ihrer Handlungskompetenzen ermutigt werden.

2. Integration und Komplementarität statt Substitution:
KI-Tools können nur Ergänzung und Unterstützung der Information und menschlichen Beratung sein, nicht deren Ersatz. Aufgabenbereiche und Übergabepunkte müssen für KI-Tools aktiv definiert werden, wobei die komplexen, sensiblen und beziehungsintensiven Aspekte von Information und Beratung stets in menschlicher Verantwortung verbleiben, da nur so eine individuelle ergeb-nisoffene und lösungsorientierte Beratung sichergestellt werden kann. Dafür ist qualifiziertes Fach-personal notwendig. Hochschulen sollten weiterhin in diese Ressource investieren. Auch die Bereit-stellung sinnvoller KI-Systeme ist kosten- und ressourcenintensiv: Neben den Kosten für die Im-plementierung sollten die für den Betrieb, Anpassungen und Aktualisierungen und für die Weiterbildung der Mitarbeitenden notwendigen Mittel sowie die gesamtgesellschaftlichen bzw. globalen Kosten kalkuliert und abgewogen werden.

3. Einbezug der Informations- und Beratungsstellen in Auswahl, Entwicklung und Anpassung von KI-Systemen:
Informations- und Beratungsstellen müssen in die Auswahl oder Entwicklung sowie die Anpassung von KI-Systemen in ihrem Arbeitskontext einbezogen werden. Sie definieren als Expert*innen Anforderungen und überprüfen im laufenden Prozess der Entwicklung und Implementierung, ob die Umsetzung dieser Anforderungen gelingt. Zielkonflikte sind offen zu thematisieren und zu entscheiden. Das Testen von Systemen mit Vertreter*innen der Zielgruppen (Studieninteressierte und Studierende) erfolgt unter Einbezug professioneller Berater*innen aus der Zentralen Studienbera-tung und Vertreter*innen der entsprechenden Informationsstellen.

4. Umfassende Kompetenzentwicklung und Personalstärkung:
Hochschulen müssen in die kontinuierliche und tiefgehende Weiterbildung ihres Beratungspersonals investieren. Dies umfasst nicht nur die Vertiefung klassischer Beratungs- und Methodenkompetenzen, sondern auch den Aufbau einer hohen AI-Literacy und Data-Literacy. Beratende müssen Funktionsweisen, Limitationen, ethische Implikationen und datenschutzrechtliche Rahmenbedin-gungen von KI-Tools umfassend verstehen und kritisch reflektieren, um Ratsuchende in der Nutzung begleiten zu können. Hochschulen sollten die notwendigen personellen, zeitlichen und finanziellen Ressourcen bereitstellen, um diesen erhöhten Fortbildungsbedarf zu decken.

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5. Mündige Ratsuchende durch proaktive Kommunikation:
Der Einsatz von KI-Systemen muss für die Ratsuchenden transparent und nachvollziehbar sein. Es muss klar kommuniziert werden, wann sie mit einem menschlichen Beratenden und wann mit ei-nem KI-System interagieren. Ratsuchende müssen umfassend über Funktionsweisen, Grenzen (insbesondere Bias- und Fehleranfälligkeit) und Implikationen des KI-Einsatzes aufgeklärt werden, um eine informierte Entscheidung über die Art der Inanspruchnahme zu treffen und die Ergebnisse zu bewerten. Darüber hinaus sollten Hochschulen proaktiv die Angebote zur persönlichen Beratung bewerben. Dabei steht im Vordergrund, dass menschliche Beratung über die reine Informationsvermittlung weit hinausgeht und Raum für die Entdeckung und Bearbeitung komplexer, oft unbewusster oder vorbewusster Fragen, persönlicher Entwicklungsprozesse und die Erarbeitung individuell zielführender Lösungen bietet, die maßgeblich zum Studienerfolg beitragen.

6. Aktive Gestaltung und Netzwerkbildung:
Die GIBeT wird sich weiterhin aktiv in die Diskussionen um Entwicklung und Einsatz von KI in Beratung, Therapie und Information einbringen. Wir fordern Hochschulen auf, bei der Gestaltung von KI-Lösungen Expertise aus der Beratungspraxis in die Entwicklungsprozesse einzubringen und An-forderungen an faire, transparente sowie hochschul- und chancengerechte KI-Systeme zu formulieren und weiterzuentwickeln. Das GIBeT-Netzwerk ist hierfür eine zentrale Ressource: Durch den interdisziplinären Austausch, die kooperative Erarbeitung von Best Practices, Leitfäden und Fortbildungskonzepten können wir die Herausforderungen durch KI gemeinsam meistern und die Chancen der digitalen Transformation verantwortungsvoll nutzen. Wir wollen den Dialog zwischen Forschung, Entwicklung und Praxis fördern, um zu gewährleisten, dass KI-Lösungen den tatsächlichen Bedürfnissen der Ratsuchenden wie der im Berufsfeld Beratung, Therapie und Information Tätigen gerecht werden, und dabei die Qualität unserer Arbeit kontinuierlich sichern.

(1) Die GIBeT lehnt sich an die Definition von KI in Artikel 3 des EU AI-Acts an: https://artificialintelligenceact.eu/de/article/3/.
(2) Die Gesellschaft für Information, Beratung und Therapie an Hochschulen e.V. (GIBeT) ist ein gemeinnütziger Verein und fungiert als bundesweiter Fachverband, in dem sich Mitarbeiter*innen aus der Beratungslandschaft an staatlichen, staatlich anerkannten und kirchlichen Hochschulen engagieren. Die GIBeT setzt sich dafür ein, die Qualität und Professionalität der Beratungslandschaft an Hochschulen nachhaltig weiterzuentwickeln. Im Mittelpunkt stehen die Vernetzung und der fachliche Austausch durch Tagungen und Arbeitskreise sowie die Förderung von Fort- und Weiterbildungsangeboten. Darüber hinaus reagiert die GIBeT proaktiv auf aktuelle Entwicklungen mit der Abgabe von Stellungnahmen zu berufsfeldspezifischen Themen. Weitere Informationen: https://www.gibet.org .
(3) KI-Tools bieten Chancen, in Back-Office-Bereichen die Effizienz zu steigern oder/und sich von Routineaufgaben zu entlasten (zum Beispiel Übersetzungssoftware, Erstellung von Textbausteinen). Da diese Anwendungen berufsfeldunspezifisch sind, werden sie hier nicht ausführlich thematisiert.
(4) Zur Qualität in der (Studien)-Beratung siehe u.a. BeQu-Konzept (http://bequ-konzept.beratungsqualitaet.net/), insbesondere in der von der AG Qualitätsmanagement der GIBeT auf das Berufsfeld zugeschnittenen Form: Kessens, S. & Lückert, W. (2024). Gutes besser machen. Qualitätsentwicklung in der Beratung an Hochschulen. ZBS, 3+4, S. 112–118. https://gibet.org/fachthemen/arbeitskreise/ak-qualitaetsmanagement/?
(5) Siehe https://gibet.org/fachthemen/
(6) Zur Bedeutung eines eigenen, qualitativ hochwertigen Beratungsangebots für den gesamten Student Life Cycle als profilbildendes Element jeder Hochschule, siehe u.a. die unter Beteiligung der GIBeT erarbeitete Resolution „Beratung im Student Life Cycle durch die Hochschulen“ der HRK: https://www.hrk.de/fileadmin/redaktion/hrk/02-Dokumente/02-01-Beschluesse/2021-11-16_HRK-MV-Entschliessung_Beratung_student_life_cycle.pdf .
(7) Deutscher Ethikrat (Hg.) (2023). Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz. Stellung-nahme. Berlin, S. 21. https://www.ethikrat.org/publikationen/stellungnahmen/mensch-und-maschine
(8) Unterschiedlichen Anbietern von KI (u.a. OpenAI und Google) wird vorgeworfen, ihre Tools nicht ausreichend trainiert zu haben, um mit gefährdeten Menschen, v.a. Jugendlichen, umzugehen, siehe u.a.: Deutsches Ärzteblatt (Hg.) (2025). Künstliche Intelligenz: ChatGPT gibt Anleitung zu Selbstverletzung und Suizid. Deutsches Ärzteblatt, 10, S. 470.
(9) Zu Automation Bias, s. u.a.: Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (Hg.) (2025). Bias in der künstlichen Intelligenz. Bonn, S. 11. https://www.bsi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/BSI/KI/Whitepaper_Bias_KI.pdf
(10) Zur Problematik von Bias siehe u.a.: Leifeld, J. & Becker, S. (2026). On how to bring up baby robots – Ein Plädoyer für einen bias-sensiblen und machtkritischen Umgang mit generativer KI an Hochschulen. Hochschulforum Digitalisierung, Berlin. https://hochschulforumdigitalisierung.de/wp-content/uploads/2026/06/Diskussionspapier_Nr_39_0806_mitDOI.pdf
(11) Zu Datenschutz und Datensicherheit siehe u.a.: Datenschutzkonferenz (Hg.) (2024). Orientierungshilfe der Konferenz der unabhängigen Datenschutzaufsichtsbehörden des Bundes und der Länder vom 6. Mai 2024. https://www.datenschutzkonferenz-online.de/media/oh/20240506_DSK_Orientierungshilfe_KI_und_Datenschutz.pdf