Newsletter #7 KI als Therapeutin – Ressource, Ergänzung oder Risiko?

Ein Überblick über KI-Therapie-Apps, Chatbots und die Frage, was Technologie im psychischen Bereich leisten kann – und was nicht.

Sich bei Herausforderungen begleiten und unterstützen zu lassen ist eine der wichtigsten Ressourcen, die wir im Leben haben können. Das gilt natürlich besonders dann, wenn wir unter Leidensdruck stehen – wenn psychische Herausforderungen auftauchen, die professionelle Unterstützung brauchen. Aber auch dann, wenn es um den nächsten inneren Entwicklungsschritt geht: wenn wir merken, dass wir immer wieder in ähnlichen Mustern festhängen und uns das Leben, das wir uns wünschen, noch nicht wirklich gestalten können.

Hier geht es zum Videocast KI als Therapeutin (S'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Wir als Autorinnen holen uns seit Jahren selbst regelmäßig Unterstützung zu spezifischen Themen und Fragestellungen – das ist für uns oft keine Notmaßnahme, sondern ein bewusster und freiwilliger Teil unserer Arbeit an uns selbst. Gleichzeitig wissen wir: Die Dringlichkeit ist eine andere, wenn es uns nicht gut geht und wir nicht weiter wissen. Dann wird aus der Freiwilligkeit eine Notwendigkeit.

Genau in diesem Kontext – und mit einem Blick sowohl auf Leidensdruck als auch auf persönliches Wachstum – wollen wir uns heute einem Thema widmen, das gerade überall auftaucht: KI als therapeutische Begleitung.

Kurz vorab: Therapie ist nicht gleich Coaching

Bevor wir in die Welt der KI eintauchen, lohnt sich eine Unterscheidung, die in diesen Debatten häufig verschwimmt – der Unterschied zwischen Therapie und Coaching.

Therapie ist eine aufdeckende Arbeit. Wir tauchen zum Ursprung der Symptome, unter denen wir leiden, und entwickeln durch unterschiedliche Techniken neue innere Möglichkeiten und damit neue Verhaltensmöglichkeiten. Coaching setzt eher bei Wachstums- und Entwicklungsthemen an und sucht lösungsorientiert nach neuen Handlungsoptionen – oft ohne die Ursache zu verändern.

Diese Unterscheidung wird relevant, sobald wir uns anschauen, was KI-Anwendungen eigentlich anbieten. Und was nicht.

Warum das Thema gerade so drängend ist

Die Zahlen sprechen für sich: Rund 27,8 % der erwachsenen Bevölkerung in Deutschland sind jährlich von mindestens einer psychischen Störung betroffen – das sind etwa 17,8 Millionen Menschen. Angststörungen liegen bei etwa 15,3 %, Depressionen bei rund 8,2 %, dazu kommen Substanzstörungen, Zwangsstörungen, Traumafolgestörungen und mehr.

Diese Prävalenzen sind nicht neu – aber sie wachsen. Während der Pandemie hat sich die Rate auffälliger depressiver Symptome im Vergleich zu 2019 nahezu verdoppelt. Angstsymptome stiegen zwischen 2021 und 2023 von etwa 8 % auf rund 14 % an. Und besonders bei jungen Menschen ist die Situation alarmierend: Rund 22 % der 11- bis 17-Jährigen gelten heute als psychisch auffällig, fünf Prozentpunkte mehr als vor Corona.

Auf der anderen Seite: Trotz dieser hohen Belastung nehmen nur etwa 18,9 % der Betroffenen professionelle Hilfe in Anspruch. Therapieplätze sind knapp. In Ballungsräumen begegnen Klient:innen langen Wartezeiten. Sich Hilfe zu holen ist für viele nach wie vor mit Stigma behaftet und strukturell oft schlicht schwer zugänglich.

Genau hier kommt KI ins Spiel.

Was gibt es – und wer macht eigentlich was?

Die KI-gestützten Angebote im psychischen Bereich lassen sich grob in drei Modelle einteilen, die sich vor allem darin unterscheiden, welche Rolle der Mensch darin spielt.

Das erste Modell sind reine KI-Begleittools – Apps wie Woebot, Youper oder Ello. Sie führen Gespräche nach vorgegebenen Mustern, spiegeln Emotionen, leiten durch Übungen, bieten Psychoedukation. Kein Mensch ist direkt beteiligt, wohl aber Psycholog:innen, die die Inhalte konzipiert haben. Gut für Selbstwahrnehmung, Alltagsstress, niedrigschwellige Reflexionsarbeit.

Das zweite Modell sind Hybridlösungen wie Wysa oder Teile von HelloBetter: Hier ergänzen sich KI-Begleitung und menschliche Begleitung. Die KI ist rund um die Uhr verfügbar, der Mensch – Coach oder Therapeut:in – taucht punktuell auf, für Tiefgang, Diagnostik, Krisenintervention.

Das dritte Modell ist digitale Therapie mit klinischem Rahmen – zum Beispiel HelloBetter DiGA oder das FDA-zertifizierte Rejoyn. Diese Tools sind evidenzbasiert und klinisch verantwortet, zum Teil sogar verschreibungspflichtig. Therapeut:innen oder Ärzt:innen tragen die Gesamtverantwortung, die KI übernimmt Struktur, Inhalte, Personalisierung.

Und dann gibt es noch eine vierte Nutzungsform, die gerade am stärksten wächst: allgemeine Chatbots wie ChatGPT, Replika oder Friends. Sie sind keine Therapie-Apps – aber sie werden so genutzt. Ein Drittel der 18- bis 21-Jährigen gibt an, Chatbots für mentale Gesundheitsthemen zu verwenden.

Was die KI übernimmt – und wo sie an ihre Grenzen stößt

Wenn man sich die KI-Anteile dieser Apps genauer anschaut, wird ein Muster deutlich: KI übernimmt sehr gut, was sich strukturieren und standardisieren lässt. Sie führt Gespräche nach vorgegebenen Mustern, validiert Emotionen, erklärt psychische Phänomene (Psychoedukation), leitet durch Übungen der kognitiven Verhaltenstherapie, trackt Stimmungen und personalisiert Inhalte.

Sobald es um konkrete individuelle therapeutische Begleitung geht, taucht der Mensch in den meisten App-Modellen wieder auf: in der Diagnostik, in der Supervision, in der klinischen Gesamtverantwortung. Also überall dort, wo es um Dynamiken in der therapeutischen Beziehung geht. Wo wir individuell einschätzen, was ein Mensch gerade wirklich braucht.

Auf welchen Therapieformen basieren diese Tools?

Mit welchen Therapieforme(n) arbeitet die KI? Und mit welchen nicht? Für uns ist das eine der essentiellsten Fragen, denn sie entscheidet: Passt die App zu mir und meinem Thema?

Die KI-Anteile stützen sich fast ausschließlich auf evidenzbasierte, gut strukturierbare Therapieformen. Kognitive Verhaltenstherapie (VT) ist klar dominant – sie lässt sich gut in Skripte übersetzen, und Studien zeigen, dass Chatbots mit VT-Techniken signifikante Symptomreduktionen bei Depression und Angst erzielen können. DBT (Dialektisch-Behaviourale Therapie) und IPT (Interpersonelle Therapie) tauchen modularer auf – als Fertigkeitenübungen oder Beziehungsarbeit in begrenzten Formaten.

Kaum bis gar nicht vertreten sind die sogenannten humanistischen oder resonanzbasierten Ansätze: Gestalttherapie, personenzentrierte Therapie, somatische Ansätze. Diese setzen auf Beziehung, Präsenz, Empathie – Qualitäten, die sich schlecht messen und noch schlechter automatisieren lassen.

Jetzt könnte man sagen: Das ist doch nicht anders als beim menschlichen Therapeuten. Wähle ich eine VT-Therapeutin, bekomme ich VT. Stimmt, aber in der Praxis ist das deutlich nuancierter. Die meisten Therapeut:innen sind methodisch gar nicht so "rein", wie das auf dem Papier wirkt. Sie integrieren im Laufe ihrer (verpflichtenden) Weiterbildungen viele Ansätze und reagieren auf den Menschen vor ihnen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Scham ist ein zentrales Thema in der therapeutischen Arbeit  und je nach Ansatz wird sie grundlegend anders behandelt.

In der kognitiven Verhaltenstherapie wird Scham oft über kognitive Umstrukturierung adressiert: Welche Überzeugungen liegen zugrunde? Sind sie wirklich wahr? Das ist hilfreich – aber es kann auch dazu führen, dass Scham als Denkfehler behandelt wird, statt als tief körperlich verankertes Erleben.

In NARM (Neuroaffective Relational Model) wird Scham als Überlebensstrategie verstanden, die aus frühen Bindungserfahrungen entsteht. Der Fokus liegt auf der Regulierung des Nervensystems und auf einer nicht-pathologisierenden Begegnung mit dem Erleben.

In der Gestalttherapie interessiert uns, was Scham im Hier und Jetzt auslöst, wie sie sich im Körper zeigt, was sie schützt. Es geht um Kontakt, nicht um Korrektur.

Diese Unterschiede sind signifikant. Sie prägen, was in einer Therapie möglich wird und was ausgeschlossen bleibt. Und das gilt für KI-Anwendungen genauso wie für menschliche Therapeut:innen. Um gut entscheiden zu können, was zu mir passt, und um mich im Therapieverlauf orientieren zu können, wenn ich Irritationen erlebe, brauche ich Transparenz über die methodische Verortung.

Das Menschenbild dahinter – und warum es zählt

Neben den Methoden ist auch die Frage relevant, auf welchem Menschenbild eine KI-Anwendung aufbaut. Und da lohnt ein genauerer Blick, denn nicht alles, was in der Industrie als gesichertes Wissen gilt, ist es auch.

Ein gutes Beispiel: KI wird zunehmend zur automatischen Emotionserkennung eingesetzt, in Customer-Relation-Tools, aber auch in standardisierten Tests in Psychiatrie und Psychotherapie. Die Basis vieler dieser Systeme sind die Arbeiten des Psychologen Paul Ekman, der sieben universelle Grundemotionen identifiziert hat (Wut, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit, Überraschung und Verachtung) – erkennbar an charakteristischen Gesichtsausdrücken, die angeblich kulturübergreifend identisch sind.

Diese Theorie wird in der Industrie als Wahrheit vermarktet, von Milliardenunternehmen propagiert und in KI-Systemen verbaut. Was dabei oft fehlt: In der Wissenschaft ist es bis heute stark umstritten, ob man Emotionen tatsächlich verlässlich über äußere Merkmale wie Gesichtsausdrücke "lesen" kann. Kate Crawford zeigt in ihrem Buch Atlas of AI eindrücklich, wie fragil diese Grundlage ist – und was es bedeutet, wenn KI-Systeme im therapeutischen Kontext auf ihr aufbauen.

Mit anderen Worten: Was hinter dem Bildschirm als "Emotionserkennung" läuft, ist möglicherweise weniger präzise, als es klingt oder sogar völlig unbrauchbar.

Dazu kommt eine grundsätzlichere Frage nach dem Verständnis von Therapie selbst.