Erweiterung des Coachings durch Generative KI: Einblicke in Nutzung, Effektivität und Zukunftspotenziale

Generative KI-Tools, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Gemini, haben sich in wissensintensiven Arbeitsbereichen etabliert. Sie ermöglichen die Textgenerierung, Automatisierung repetitiver Aufgaben und die Bereitstellung personalisierter Inhalte (Huang und Xing 2023). Damit finden sie Anwendung in Bereichen wie Inhaltsgenerierung, Entscheidungsunterstützung und Wissensmanagement (Dwivedi et al. 2021; Raiaan et al. 2024). Technologisch basieren LLMs auf der Transformer-Architektur, die durch ihren Selbstaufmerksamkeitsmechanismus kontextuell passende, kohärente Antworten generiert (Raiaan et al. 2024). Durch Vortraining auf umfangreichen Textkorpora entwickeln sie ein breites Sprachverständnis, das durch Feinabstimmung für spezifische Anwendungsfelder wie Gesundheitswesen, Kundenservice oder Coaching optimiert werden kann (Kocoń et al. 2023; Li et al. 2023; Mai und Rutschmann 2023).

Ihre Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: LLMs werden zur Automatisierung von Kundenanfragen, zur Unterstützung von Ärzten bei der klinischen Dokumentation und zur Erstellung personalisierter Lernmaterialien im Bildungsbereich genutzt (Davison et al. 2023; Wu und Yu 2024). Zudem finden sie Anwendung in kreativen Bereichen wie Marketing und Drehbuchentwicklung (Doshi und Hauser 2024). Auch im Coaching werden LLMs zunehmend für verschiedene Aufgaben eingesetzt – darunter Sitzungsplanung, kreative Unterstützung und die Analyse von Klientenfeedback (Mai und Rutschmann 2023). Dank ihrer Fähigkeit, große Informationsmengen zu verarbeiten, ermöglichen sie eine effizientere und stärker personalisierte Coaching-Gestaltung (Kotte und Webers 2024). KI-gestützte Gesprächsschnittstellen erleichtern zudem Echtzeit-Interaktionen und bieten strukturierte Anleitungen (Mai und Rutschmann 2023).

Das Konzept von Chatbots in therapieähnlichen Kontexten ist nicht neu. Bereits 1966 entwickelte Weizenbaum mit ELIZA den ersten Chatbot, der als Rogerianischer Psychotherapeut fungierte und auf Nutzereingaben in einer strukturierten, dialogartigen Weise reagierte (Weizenbaum 1966). Moderne GenKI-Tools bauen auf diesem Prinzip auf, bieten jedoch deutlich weiterentwickelte Funktionen und ermöglichen skalierbare, kosteneffiziente Lösungen. Studien zeigen, dass Klienten KI-gestützte Systeme vor allem für deren Anonymität und nicht wertende Rückmeldungen schätzen (Graßmann und Schermuly 2021). Trotz dieser Vorteile kann GenKI menschliche Coaches nicht ersetzen. Emotionale Tiefe, aktives Zuhören und individualisierte Rückmeldungen sind essenzielle Bestandteile des Coachings, die über die Fähigkeiten aktueller KI-Modelle hinausgehen (Webers 2024; Mai und Rutschmann 2023). Während KI emotionale Intelligenz nachahmen kann, fehlt ihr die intuitive Anpassungsfähigkeit, was Vertrauen und zwischenmenschliche Dynamiken beeinträchtigen kann (Sheehan 2022).

Erste Studien deuten darauf hin, dass KI-gestützte Therapieansätze in ihrer Wirksamkeit mit konventionellen Therapieformen vergleichbar sind (Lee et al. 2024; Haber et al. 2024). Diese Erkenntnis wirft wichtige Fragen zur langfristigen Rolle generativer KI in psychosozialen Kontexten auf: Welche Aufgaben kann KI sinnvoll übernehmen und wo bleiben menschliche Kompetenzen unverzichtbar? Im Coaching lässt sich der Einsatz von GenKI in den größeren Rahmen der Mensch-KI-Kollaboration einordnen (Jarrahi 2018), die darauf abzielt, menschliche Urteilsfähigkeit mit den analytischen und generativen Stärken von KI-Systemen zu verbinden (Shneiderman 2020).

Aufbauend auf den bisherigen Erkenntnissen zum Potenzial und zu den Grenzen generativer KI im Coaching zielt diese Studie darauf ab, die konkrete Nutzung dieser Technologien durch Coaches, die diese bereits aktiv nutzen, zu erfassen. Darüber hinaus untersucht die Studie die Perspektiven von Coaches in Bezug auf ethische Überlegungen und relationale Dynamiken im Zusammenhang mit GenKI in ihrer Praxis. Konkret ergeben sich daraus folgende Forschungsfragen:

Zur Analyse der ersten Forschungsfrage wurde untersucht, für welche Coaching-Aufgaben GenKI genutzt wird, wie effektiv es dabei wahrgenommen wird und welche Rolle die Coaches der KI in ihren Prozessen zuweisen (s. Tab. 3). Insgesamt zeigte sich über alle Aufgaben hinweg eine sehr homogene, recht intensive Nutzung. In Tendenz kam GenKI häufiger für Rechercheaufgaben (M = 3,92, SD = 0,98), Brainstorming von Lösungen (M = 4,01, SD = 0,97) und die Simulation von Trainingsszenarien (M = 4,06, SD = 0,94) zum Einsatz. Auch das Erlernen neuer Coaching-Techniken (M = 3,98, SD = 0,93) wurde als häufiges Anwendungsfeld genannt. In Tendenz weniger genutzt wurde GenKI für administrative Aufgaben wie Sitzungsdokumentation (M = 3,58, SD = 1,04) oder Klientenfortschrittsverfolgung (M = 3,38, SD = 1,14), was darauf hindeutet, dass Coaches GenKI eher für kreative und wissensgenerierende Tätigkeiten einsetzen.

Die wahrgenommene Effektivität von GenKI wurde insgesamt als hoch bewertet. Besonders effektiv wurden Trainingssimulationen (M = 4,06, SD = 0,94) und das Erlernen neuer Coaching-Techniken (M = 3,98, SD = 0,93) eingeschätzt, gefolgt von Rechercheaufgaben (M = 3,96, SD = 0,82). Niedrigere Effektivitätswerte erhielten administrative Tätigkeiten wie Sitzungsdokumentation (M = 3,63, SD = 1,02) und Klientenfortschrittsverfolgung (M = 3,56, SD = 1,03), was darauf hinweist, dass GenKI in diesen Bereichen zwar als hilfreich, aber nicht als effektivsten Support angesehen wird.

Die Teilnehmenden ordneten GenKI vorrangig eine unterstützende Funktion zu. Besonders hohe Rollenwerte wurden für Trainingssimulationen (M = 3,94, SD = 0,91) und Recherche (M = 3,85, SD = 0,89) vergeben, während administrative Aufgaben geringere Werte erhielten (M = 3,38–3,27). Dies deutet darauf hin, dass Coaches zwar GenKI in diesen Bereichen nutzen, dessen eigenständigen Beitrag jedoch als begrenzt betrachten.

Im Hinblick auf die Frage, welche Faktoren die Nutzung von GenKI im Coaching beeinflussen, wurden insbesondere die KI-Kompetenz der Teilnehmenden sowie ihre Einstellungen gegenüber KI untersucht. Die Coaches bewerteten ihre eigene KI-Kompetenz insgesamt als hoch (M = 4,11, SD = 0,67), was darauf hindeutet, dass sie sich im Umgang mit GenKI-Tools weitgehend sicher fühlen. Dennoch zeigen individuelle Unterschiede, dass einige Teilnehmende Bedarf an zusätzlicher Schulung oder Training haben könnten. Die Korrelationsanalyse (s. Tab. 4) ergab, dass eine höhere KI-Kompetenz stark mit positiven Einstellungen gegenüber KI sowie mit einer intensiveren Nutzung, höheren Effektivitätseinschätzungen und einer stärkeren wahrgenommenen Wirkung von GenKI im Coaching zusammenhängt.

Die Teilnehmenden äußerten insgesamt eine positive Haltung gegenüber KI (M = 3,97, SD = 0,57). Die höchste Zustimmung erhielten Aussagen zu wirtschaftlichen Chancen (M = 4,44, SD = 0,70), dem gesellschaftlichen Nutzen von KI (M = 4,39, SD = 0,77) und den allgemeinen Vorteilen KI-gestützter Anwendungen (M = 4,34, SD = 0,80). Dennoch gab es auch Bedenken, insbesondere in Bezug auf potenzielle ethische Risiken. Die Möglichkeit, dass KI unethisch eingesetzt wird (M = 2,95, SD = 1,20) oder für Überwachungszwecke genutzt werden könnte (M = 3,13, SD = 1,32), wurde als potenzielles Problem genannt. Weniger ausgeprägt waren Sorgen, dass KI-Kontrolle über Menschen übernehmen könnte (M = 2,55, SD = 1,40) oder fehleranfällig sei (M = 2,79, SD = 1,36).

Zur Frage, wie Coaches ethische Herausforderungen im Umgang mit GenKI berücksichtigen, zeigten die Ergebnisse eine hohe Sensibilität für ethische Fragestellungen (s. Tab. 6). Die höchste Zustimmung erhielt die Notwendigkeit, die Vertraulichkeit von Klienteninformationen zu gewährleisten (M = 4,42, SD = 0,81), die Qualität KI-generierter Inhalte zu überprüfen (M = 4,33, SD = 0,75) und Verantwortung für KI-gestützte Coaching-Ergebnisse zu übernehmen (M = 4,28, SD = 0,81). Maßnahmen zur Transparenz wurden unterschiedlich umgesetzt. Während einige Teilnehmende angaben, ihre KI-Nutzung regelmäßig offenzulegen (M = 3,67, SD = 1,21) und Klienten die Möglichkeit zu bieten, eine KI-gestützte Beratung abzulehnen (M = 3,76, SD = 1,19), war die Varianz hoch, was darauf hindeutet, dass individuelle Transparenzstrategien variieren.

Die Fähigkeit, potenzielle Verzerrungen in KI-generierten Inhalten zu erkennen, wurde mit M = 3,75 (SD = 1,16) recht hoch bewertet, während die Reflexion über ethische Implikationen vor der Weitergabe an Klienten eine höhere Zustimmung erhielt (M = 4,20, SD = 0,90). Die Mehrheit der Teilnehmenden stimmte zu, dass die Nutzung von GenKI mit professionellen ethischen Standards vereinbar ist (M = 4,08, SD = 0,85). Die Coaches betonten die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht, indem sie KI-generierte Inhalte vor der Weitergabe an Klienten konsequent überprüften (M = 4,20, SD = 0,90). Dies unterstreicht das Bewusstsein für professionelle Verantwortung und die Bedeutung ethischer Integrität im Coaching.

Die Korrelationen (s. Tab. 4) zeigen, dass höhere Ethik-Bewertungen positiv mit der Nutzung von GenKI, dessen wahrgenommener Effektivität und der zugewiesenen Rolle in Coaching-Aufgaben zusammenhängen. Gleichzeitig gab es keine signifikante Korrelation zwischen ethischen Bedenken und der Angst vor einer vollständigen Automatisierung menschlicher Coaches, was darauf hindeutet, dass ethische Überlegungen unabhängig von Automatisierungsängsten betrachtet werden.

Die Ergebnisse zeigen, dass Coaches GenKI vor allem zur Wissensbeschaffung, für die Erstellung von Inhalten und zur Automatisierung repetitiver Aufgaben nutzen. Besonders verbreitet ist die Integration in strukturierte Prozesse wie die Vorbereitung von Sitzungsmaterialien, Recherche zu Coaching-Themen und das Brainstorming von Lösungen. Diese Ergebnisse stimmen mit früherer Forschung überein, die belegt, dass GenKI besonders in strukturierten Problemlösungen und Workflows effektiv ist (Amershi et al. 2019; Montag et al. 2023).

Ein bemerkenswerter Befund ist, dass Coaches hauptsächlich generische Modelle wie ChatGPT statt spezialisierte Coaching-GenKI-Tools verwenden. Dies könnte darauf hindeuten, dass spezialisierte Lösungen noch nicht ausreichend entwickelt oder bekannt sind oder dass die Flexibilität generischer Modelle als vorteilhafter empfunden wird. Gleichzeitig zeigen die Ergebnisse, dass Coaches konkrete Erwartungen an die Weiterentwicklung von GenKI haben. Während der derzeitige Einsatz auf administrative und wissensbezogene Aufgaben beschränkt ist, wird der Bedarf an intelligenteren, interaktiveren und kontextsensitiveren Funktionen deutlich. Dies verweist auf eine zentrale Herausforderung: Obwohl generative Modelle Effizienzgewinne ermöglichen, bleiben sie in Bereichen begrenzt, die soziale, emotionale oder strategische Sensibilität erfordern. Besonders die geforderte Verbesserung von Personalisierung und emotionaler Intelligenz deutet darauf hin, dass Coaches GenKI nicht nur als Automatisierungstool betrachten, sondern als potenzielle Erweiterung professioneller Kompetenzen. Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit Ansätzen zur Mensch-KI-Kollaboration, die betonen, dass KI datenbasierte Analysen und Mustererkennung übernimmt, während Menschen emotionale Intelligenz und Kontextverständnis einbringen (Jarrahi 2018). In der Praxis zeigt sich jedoch, dass KI emotionale Tiefe und Authentizität bislang nur begrenzt simulieren kann (Webers 2024; Mai und Rutschmann 2023). Die wachsende Bedeutung von Echtzeit-Unterstützung und Klienten-Insights verdeutlicht zudem, dass Coaches eine engere Verzahnung KI-generierter Erkenntnisse mit dem direkten Coaching-Prozess erwarten.

Die Integration von GenKI in Coaching-Prozesse erfordert nicht nur technische Verbesserungen, sondern auch eine ethische und professionelle Einbettung in bestehende Arbeitsstrukturen. Besonders die Anforderungen an kulturelle Sensitivität und mehrsprachige Anpassungsfähigkeit zeigen, dass GenKI nicht isoliert in einer bestimmten Coaching-Tradition genutzt wird, sondern in einem globalisierten Beratungsmarkt. Dies deckt sich mit Forschungsergebnissen, die darauf hinweisen, dass Generative KI häufig an westlichen Datenbeständen trainiert wurde und kulturelle Verzerrungen aufweist (Bender et al. 2021). Eine erfolgreiche Weiterentwicklung von GenKI wird daher zunehmend davon abhängen, wie divers und kontextspezifisch diese Modelle trainiert und angepasst werden können.

Die Ergebnisse machen deutlich, dass die zukünftige Entwicklung von GenKI nicht allein eine technische Frage ist, sondern stark davon abhängt, wie KI in bestehende professionelle, ethische und zwischenmenschliche Strukturen eingebettet wird. Während Automatisierung und Effizienzsteigerung weiterhin zentrale Treiber der KI-Nutzung im Coaching sind, wird langfristig entscheidend sein, ob GenKI-Systeme in der Lage sind, Vertrauen aufzubauen, Beziehungen zu fördern und individuelle Anpassungsfähigkeit zu gewährleisten.

Die Ergebnisse zeigen, dass insbesondere die wahrgenommene Effektivität, die eigene KI-Kompetenz und die generelle Einstellung zu KI eine zentrale Rolle spielen. Die Korrelationsanalyse bestätigt diese Zusammenhänge: Höhere Nutzung von GenKI steht in direktem Zusammenhang mit dessen wahrgenommener Effektivität und dem Einfluss, der GenKI auf Coaching-Aufgaben zugesprochen wird. Coaches setzen GenKI vorrangig dann ein, wenn es nachweislich die Effizienz steigert, und sehen Aufgaben, die mithilfe von GenKI durchgeführt wurden, als stark von der Technologie beeinflusst an – was wiederum Fragen zur Authentizität aufwirft. Eine intensivere Nutzung und ein stärker zugeschriebener Einfluss von GenKI stehen zudem in enger Verbindung mit höherer KI-Kompetenz. Dies deutet darauf hin, dass Coaches mit größerer Erfahrung und Vertrautheit mit KI tendenziell mehr Vertrauen in KI-gestütztes Coaching entwickeln. Ebenso zeigt sich eine positive Korrelation zwischen KI-Kompetenz und der wahrgenommenen Effektivität von GenKI, was frühere Forschungsergebnisse bestätigt, wonach höhere KI-Kompetenz zu einer erfolgreicheren Integration dieser Werkzeuge führt (Pinski und Benlian 2023).

Obwohl die meisten Coaches die Effizienzsteigerung und die strukturierte Entscheidungsunterstützung durch GenKI positiv bewerten, bestehen gleichzeitig Bedenken hinsichtlich einer vollständigen Automatisierung. Während viele Coaches eine zunehmende Nutzung von GenKI in ihrer eigenen Praxis erwarten, bleibt die Skepsis gegenüber einer vollständigen Ersetzung menschlicher Coaches bestehen. Interessanterweise zeigt sich, dass Bedenken über den Ersatz menschlicher Coaches durch KI nicht direkt mit der aktuellen Nutzung oder Bewertung von GenKI zusammenhängen. Allerdings äußern jene Coaches, die GenKI als besonders wirkungsvoll erleben, auch häufiger Zukunftsängste hinsichtlich der Automatisierung. Dies deutet darauf hin, dass Personen, die bereits jetzt eine signifikante Veränderung durch GenKI wahrnehmen, sich stärker von zukünftigen Entwicklungen bedroht fühlen. Ein ähnliches Muster ist auch in anderen Berufsfeldern zu beobachten, in denen KI eingeführt wurde. Während die Effizienzsteigerung und Automatisierung begrüßt werden, bleibt die Sorge bestehen, dass KI den Wert menschlicher Expertise mindern könnte – eine Befürchtung, die z. B. bereits im medizinischen Bereich erforscht wurde (Rony et al. 2024).

Die Ergebnisse zeigen, dass Datenschutz und ethische Kontrolle KI-generierter Inhalte zentrale Anliegen der Coaches sind. Während die Transparenz der KI-Nutzung unterschiedlich gehandhabt wird, messen Coaches der ethischen Reflexion im Umgang mit KI-Inhalten große Bedeutung bei. Die Verpflichtung zur Qualitätskontrolle und zur Sicherstellung der Klientenverantwortung verdeutlicht, dass GenKI nicht als autonome Entscheidungsinstanz betrachtet wird, sondern dass Coaches ihre Ergebnisse aktiv bewerten und steuern.

Besonders bemerkenswert ist, dass viele Coaches eine hohe ethische Verantwortung in der Nutzung von GenKI betonen, gleichzeitig jedoch kommerzielle, nicht spezialisierte Sprachmodelle wie ChatGPT nutzen, die höchstwahrscheinlich nicht den spezifischen Datenschutz- und Ethikstandards im Coaching entsprechen. Dies deutet auf eine Lücke zwischen der wahrgenommenen ethischen Verantwortung und der tatsächlichen Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen in der Praxis hin.

Zukünftige Forschung steht vor der Herausforderung, die langfristigen Auswirkungen von GenKI auf Coaching-Prozesse zu erfassen, insbesondere im Hinblick auf ethische Standards und die Wahrnehmung der Klienten. Ein weiterer zentraler Forschungsbedarf liegt in der Untersuchung der Auswirkungen des intensiven GenKI-Einsatzes auf Coaching-Kompetenzen. Eine wesentliche Einschränkung dieser Studie betrifft die Stichprobenverzerrung durch die Rekrutierung über das bereits vorhandene Nutzungskriterium. Die Ergebnisse könnten weniger repräsentativ für Coaches mit geringerer KI-Erfahrung oder skeptischer Haltung sein und sind nicht übertragbar auf Coaches ohne KI-Erfahrungen. Zudem bestand die Stichprobe überwiegend aus englischsprachigen Coaches mit Sitz in den USA und Großbritannien, wodurch kulturelle und branchenspezifische Unterschiede im Coaching-Kontext sowie Unterschiede in der ethischen Wahrnehmung zum Datenschutz von kommerziellen Tools nur bedingt berücksichtigt werden konnten. Zukünftige Studien sollten daher eine breitere und diversere Stichprobe einbeziehen, um ein vollständigeres Bild der GenKI-Integration im Coaching zu erhalten. Zusätzlich ist ein weiterer zentraler Forschungsaspekt die Perspektive der Klienten auf KI-gestütztes Coaching. Während diese Studie sich auf Coaches konzentrierte, wird ein umfassendes Verständnis der Klientenerfahrungen entscheidend sein, um die zukünftige Integration von GenKI im Coaching sinnvoll zu gestalten.