Seit dem 2. Februar 2025 gibt Art. 4 des EU AI Act einer Bedingung Rechtsform, die dem Einsatz künstlicher Intelligenz ohnehin innewohnt: KI verlangt Anwenderkompetenz. Die Vorschrift ist unscheinbar formuliert, wird in ihrer Bedeutung unterschätzt oder ist gar nicht erst bekannt. Ihr Gedanke aber ist klar — und er überdauert jede Feinjustierung des Gesetzeswortlauts: Wer KI-Systeme bereitstellt oder einsetzt, trägt Verantwortung dafür, dass die Menschen, die mit ihnen arbeiten, über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen. Wie eng oder weit der Gesetzgeber diese Pflicht im Einzelnen fasst, mag sich ändern. Die zugrunde liegende Bedingung bleibt dieselbe: KI darf nicht ohne das nötige Verständnis genutzt werden.
Eine weitreichende Vorgabe, denn es geht nicht mehr nur darum, ob künstliche Intelligenz in der Ausbildung nützlich sein kann. Diese Frage lässt sich inzwischen klar bejahen und wurde in den ersten beiden Teilen dieser Artikelserie ausführlich beschrieben.
Die eigentliche Frage lautet: Sind Mediatorinnen, Mediatoren und Ausbilder hinreichend darauf vorbereitet, KI verantwortungsbewusst einzusetzen?
1. KI-Kompetenz ist mehr als gutes Prompten
Wenn von KI-Kompetenz die Rede ist, denken viele zunächst an präzises Prompting. Wer bessere Eingaben formuliert, erhält bessere Antworten. Klar, das stimmt. Aber das ist nur die halbe Wahrheit. KI-Kompetenz bedeutet nicht nur, möglichst effektive Prompts schreiben zu können, sie fordert vor allem auch professionelle Distanz zu den Ergebnissen.
Eine Mediatorin sollte verinnerlicht haben, dass ein LLM keine Wahrheiten formuliert. Ein LLM erzeugt sprachlich plausible Antworten. Diese Antworten können hilfreich, differenziert und erstaunlich treffend sein. Sie können aber auch falsch, einseitig, oberflächlich oder unangemessen sein.
Gerade darin liegt die besondere Schwierigkeit. Die Fehler moderner KI-Systeme sind selten plump und offensichtlich. Im Gegenteil. Sie sind häufig sehr gut formuliert und die Argumentation in sich ist schlüssig. Das ist problematisch, denn sprachliche Qualität ist keine Gewähr für sachliche Richtigkeit. Diese Unterscheidungsfähigkeit muss Teil der Mediatorenausbildung werden. Wer KI nutzt, muss nicht nur wissen, wie man eine Antwort erhält. Er muss auch wissen, dass man sie grundsätzlich überprüfen muss.
2. Die Autorität des Plausiblen
Im juristischen Bereich ist diese Gefahr längst nachgewiesen: Studien zur Zuverlässigkeit spezialisierter Legal-AI-Systeme zeigen, dass auch professionelle Anwendungen nach wie vor erhebliche Fehlerquoten aufweisen. Hinzu kommen weltweit dokumentierte Fälle, in denen KI-generierte Schriftsätze nicht existente Entscheidungen oder erfundene juristische Argumente enthielten.
Das Problem liegt also nicht allein in der Technik. Es liegt an der Schnittstelle zwischen fehleranfälliger Maschine und übertriebenem menschlichen Vertrauen in die Technik. Menschen neigen dazu, maschinell erzeugten Ergebnissen besonderes Gewicht beizumessen. Dieses Phänomen wird als Automation Bias bezeichnet. Wenn eine KI ruhig, strukturiert und souverän antwortet, wirkt ihre Antwort objektiver, als sie ist.
Für die Mediatorenausbildung ist das hochrelevant. Eine KI kann eine Paraphrase loben, obwohl sie den Vorwurf einer Partei übernimmt. Sie kann eine Frage als offen bewerten, obwohl sie suggestiv wirkt. Sie kann ein Reframing vorschlagen, das sprachlich elegant ist, aber den Konflikt zu stark glättet.
Die Gefahr besteht also nicht nur darin, dass KI falsche Antworten gibt. Die größere Gefahr besteht darin, dass richtige, halbrichtige und falsche Antworten gleich überzeugend klingen.
3. Was bedeutet das für die Ausbildung?
Für die Ausbildung von Mediatorinnen und Mediatoren bedeutet dies: KI kann ein wertvolles Übungsinstrument sein, wenn sie bewusst, kritisch und reflektiert eingesetzt wird. Entscheidend ist nicht nur, was KI leisten kann, sondern auch, welche Grenzen, Einseitigkeiten und Scheingenauigkeiten Lernende erkennen und einordnen können.
3.1 Wenn die KI zu freundlich ist: Sycophancy
Dieses KI-Verhalten wird in der Praxis gerne unterschätzt: KI-Systeme neigen dazu, den Nutzerinnen gefallen zu wollen. Sie loben schnell, stimmen zu und formulieren Rückmeldungen so, dass sie hilfreich und ermutigend wirken. Dieses Phänomen wird als Sycophancy bezeichnet. Für Lernprozesse ist das ambivalent: Einerseits benötigen Lernende Ermutigung, klar, andererseits aber auch präzise Rückmeldungen.
Einer angehenden Mediatorin, die eine schwierige Intervention formuliert, nutzt das Feedback: „Das war sehr empathisch und gut gelungen“ wenig bis nichts. Sie braucht eine fachliche Analyse. War die Formulierung allparteilich? Hat sie die emotionale Ebene aufgenommen? Hat sie den Vorwurf entschärft oder wiederholt? War die Intervention offen genug? Hat sie Orientierung gegeben, ohne zu lenken?
KI-Kompetenz bedeutet daher auch, KI bewusst in eine kritischere Rolle zu bringen. Nicht: „Wie findest du meine Antwort?“, sondern: „Prüfe diese Intervention streng nach Neutralität, Allparteilichkeit, Empathie, Klarheit, Prozessangemessenheit und möglicher verdeckter Parteinahme.“
Das klingt nach einem kleinen Unterschied. Es ist aber didaktisch entscheidend. Eine KI, die nur bestätigt, ist kein guter Trainingspartner. Eine KI, die begründet prüft, kann wertvoll sein. Aber auch dann bleibt ihre Rückmeldung prüfungsbedürftig.
3.2 Die Illusion von Empathie
Besonders sensibel ist der Umgang mit KI in einem Bereich, der für die Mediation zentral ist: die Empathiefähigkeit. LLMs können Gefühle benennen, Bedürfnisse herausarbeiten und verständnisvolle Sätze formulieren. Sie können erstaunlich gut klingen. Manchmal besser als die Formulierungen von Menschen in einer angespannten Situation. Gerade deshalb ist Vorsicht geboten. KI empfindet keine Empathie. Sie simuliert empathische Sprache. Sie erkennt Muster, die wir als empathisch wahrnehmen, und gibt sie überzeugend wieder. Das kann für Übungen sehr hilfreich sein. Es darf aber nicht mit echter mediatorischer Empathie verwechselt werden. Mediation lebt nicht nur von Worten. Sie lebt von Präsenz, Wahrnehmung, Zuhören, innerer Offenheit und der Fähigkeit, eine Partei zu verstehen, ohne die andere zu verlieren. Ein KI-formulierter Satz kann formal richtig und dennoch sinnentleert sein. Eine kurze, schlichte menschliche Intervention kann dagegen in einer konkreten Situation genau richtig sein.
In der Ausbildung sollte KI daher nicht als Vorbild empathischer Haltung verstanden werden. Sie kann helfen, empathische Sprache zu üben. Die Haltung selbst muss menschlich entwickelt werden.
3.3 Bias: Wenn KI Konfliktbilder reproduziert
KI-Systeme werden mit immens großen Datenmengen trainiert. Diese Daten enthalten gesellschaftliche Muster, Rollenbilder, Vorannahmen und Stereotype. Deshalb können LLMs solche Muster reproduzieren, ohne dass dies sofort auffällt. Für die Mediation ist das besonders wichtig. Konflikte berühren häufig Fragen von Macht, Geschlecht, Herkunft, Familie, Status, Sprache, Religion und sozialer Rolle. Eine KI kann etwa eine Mutter schneller als überlastet darstellen, einen Vater schneller als distanziert, eine Führungskraft schneller als rational, eine Mitarbeiterin schneller als emotional. Nicht zwingend. Aber möglich.
Fraglich ist daher nicht nur, ob eine KI ein realistisches Fallbeispiel erzeugen kann. Fraglich ist auch, welche unausgesprochenen Annahmen dieses Fallbeispiel enthält. Das kann didaktisch sogar produktiv genutzt werden. Lernende können dieselbe Konfliktsituation mit unterschiedlichen Namen, Geschlechtern oder kulturellen Kontexten erzeugen lassen und vergleichen, ob sich die Darstellung verändert. Wird eine Person anders beschrieben? Werden bestimmte Rollen unterschiedlich gedeutet? Tauchen stereotype Konfliktmuster auf?
So wird KI nicht nur zum Werkzeug, sondern auch zum Spiegel. Nicht nur für technische Verzerrungen, sondern auch für menschliche.
Denn selbstverständlich sind nicht nur KI-Systeme anfällig für Bias. Auch Mediatoren sind es. Wer lernt, Verzerrungen in KI-Antworten zu erkennen, schärft zugleich den Blick für die eigenen Deutungsmuster.
3.4 Deskilling: Wenn Kompetenz gar nicht erst entsteht
Bisher ging es um die Schwächen der KI: ihre Gefälligkeit, ihre simulierte Empathie, ihre Verzerrungen. Eine andere Gefahr hat mit der KI selbst gar nichts zu tun. Sie entsteht beim Menschen. Genauer: beim Lernenden, der sich zu früh und zu gern auf das Werkzeug verlässt.
Der Begriff Deskilling stammt nicht aus der Mediation. Er stammt aus der Luftfahrt und der Medizin. Dort hat man beobachtet, dass Fähigkeiten verkümmern, wenn Maschinen sie übernehmen. Wer den Autopiloten immer fliegen lässt, verlernt das Fliegen. Wer sich immer navigieren lässt, findet den Weg nicht mehr allein.
Für die Mediatorenausbildung ist das hochrelevant. Die Kernkompetenzen der Mediation sind keine Wissensbestände, die man abruft. Es sind Fertigkeiten. Eine Intervention im richtigen Moment formulieren. Eine Pause aushalten. Die offene Frage finden, während im Raum die Spannung steigt. Solche Fähigkeiten entstehen nicht durch das Lesen guter Beispiele. Sie entstehen durch eigenes Ringen, durch Wiederholung, durch das Aushalten der eigenen Unbeholfenheit.
Genau dieses Ringen kann die KI dem Lernenden abnehmen. Sie liefert sofort eine elegante Formulierung. Warum also selbst mühsam nach Worten suchen? Weil die Kompetenz im Suchen entsteht, nicht im Ablesen. Eine Formulierung, die man nie selbst gefunden hat, steht in der realen Mediation nicht zur Verfügung. Dort sitzt keine KI am Tisch. Dort sitzt der Mensch. Und der muss können, was er nie geübt hat.
Hinzu kommt ein zweiter, subtiler Effekt: die Überanpassung. Nicht nur die KI passt sich dem Nutzer an. Auch der Nutzer passt sich der KI an. Wer lange genug mit einem Sprachmodell übt, übernimmt möglicherweise dessen Tonfall und Satzbau, dessen glatte, stets ausgewogene Diktion. Die eigene Stimme verschwindet.
Besonders problematisch ist die Scheinkompetenz. Der Lernende produziert mit dem Werkzeug gute Resultate und hält die Kompetenz des Werkzeugs für die eigene. Er fühlt sich kompetent, ohne es zu sein. In der Ausbildung fällt das selten auf. In der ersten schwierigen realen Mediation schon.
Die Konsequenz ist nicht, auf KI zu verzichten. Die Konsequenz ist eine Frage der Reihenfolge. Erst der eigene Versuch, dann die KI. Erst das eigene Ringen, dann der Abgleich. Die KI ist ein guter Sparringspartner. Sie ist ein schlechter Ghostwriter. Richtig eingesetzt, kann KI dem Deskilling sogar entgegenwirken. Sie kann fordern, widersprechen, Varianten verlangen, unbequeme Fragen stellen. Aber nur, wenn der Lernende der Autor seiner eigenen Entwicklung bleibt. Wer das Denken auslagert, spart Mühe und verliert Kompetenz. Wer die KI nutzt, um danach selbst weiterzudenken, gewinnt beides.
3.5 Vertraulichkeit ist kein Nebenaspekt
Mediation lebt von Vertrauen. Parteien sprechen über persönliche, familiäre, wirtschaftliche oder berufliche Konflikte, weil sie darauf vertrauen, dass ihre Informationen geschützt bleiben. Vertraulichkeit ist daher kein technisches Detail. Sie gehört zum Kern des Verfahrens. Für den Einsatz von KI folgt daraus eine einfache Regel: Echte Mediationsfälle gehören nicht in allgemeine Chatbots.
Auch scheinbar anonymisierte Fälle können problematisch sein. Konflikte enthalten oft viele Einzelheiten, die Rückschlüsse auf konkrete Personen zulassen: Ort, Beruf, Alter der Kinder, familiäre Konstellation, Unternehmensstruktur, besondere Ereignisse oder charakteristische Formulierungen. Wer solche Informationen in ein KI-System eingibt, muss wissen, was mit diesen Daten geschieht. Werden Eingaben gespeichert? Werden sie zum Training verwendet? Wo werden die Daten verarbeitet? Wer hat Zugriff? Gibt es einen Auftragsverarbeitungsvertrag? Ist die Nutzung mit der DSGVO vereinbar? Das sind keine lästigen Formalitäten. Es sind Voraussetzungen professioneller Sorgfalt.
Für Ausbildungszwecke gibt es meist keinen Grund, reale vertrauliche Fälle zu verwenden. LLMs können fiktive, realistische und didaktisch geeignete Fälle selbst erzeugen. Wenn reale Erfahrungen einfließen sollen, müssen sie konsequent abstrahiert werden. Nicht: „Der konkrete Fall aus meiner Praxis.“ Sondern: „Eine allgemeine Konfliktkonstellation mit vergleichbarer Dynamik.“
Die Faustregel ist einfach: Was man nicht in einem offenen Seminarraum vor unbekannten Zuhörerinnen und Zuhörern erzählen würde, sollte man auch nicht in einen allgemeinen Chatbot eingeben.
4. Art. 4 EU AI Act als Ausbildungsauftrag
Art. 4 EU AI Act macht sichtbar, was fachlich ohnehin geboten ist: Wer KI einsetzt, muss verstehen, was er tut. Für die Mediatorenausbildung bedeutet das, dass KI-Kompetenz nicht nebenbei entstehen darf. Sie muss ausdrücklich vermittelt werden. Wer KI-gestützte Übungen anbietet, muss Lernende auch befähigen, KI-Ergebnisse kritisch zu lesen, Risiken zu erkennen und den Einsatz rechtlich wie ethisch einzuordnen.
5. Eine sachgerechte KI-Kompetenz umfasst mindestens vier Ebenen
+ Ein technisches Grundverständnis. Mediatorinnen müssen keine Informatikerinnen werden. Sie sollten aber wissen, dass LLMs keine verlässlichen Wissensmaschinen sind, sondern sprachliche Wahrscheinlichkeitssysteme. Sie sollten verstehen, warum Halluzinationen entstehen können und warum plausible Antworten nicht automatisch richtig sind.
+ Fachliche Bewertungskompetenz. Ein Mediator muss beurteilen können, ob eine KI-Rückmeldung mediatorisch trägt. Wird Allparteilichkeit richtig verstanden? Wird Empathie mit Zustimmung verwechselt? Wird Deeskalation mit Beschwichtigung verwechselt? Wird eine Frage offen gestellt oder verdeckt gelenkt?
+ Rechtliche Sensibilität. Datenschutz, Vertraulichkeit, Zweckbindung und Datenminimierung gehören zu einem professionellen KI-Einsatz. Gerade in der Mediation, in der häufig hoch persönliche Informationen sichtbar werden, darf dieser Punkt nicht nachrangig behandelt werden.
+ Ethische Reflexionsfähigkeit. Wo unterstützt KI den Lernprozess? Wo erzeugt sie Abhängigkeit? Wo entsteht Scheinkompetenz? Wo ersetzt sprachliche Routine die Arbeit an Haltung?
6. Mindeststandards für die Ausbildung
Welche Schlussfolgerungen ergeben sich daraus? Ausbildungsinstitute, Ausbilderinnen und Mediatoren sollten KI nicht einfach verwenden, weil sie verfügbar ist. Sie sollten ihren Einsatz didaktisch und rechtlich rahmen.
Dazu gehört:
+ KI wird als Assistenzsystem verstanden, nicht als fachliche Autorität. Sie darf Übungen erzeugen, Feedback anregen und Varianten vorschlagen. Die Bewertung bleibt menschliche Verantwortung.
+ KI-Feedback muss an klare Kriterien gebunden werden. Neutralität, Allparteilichkeit, Empathie, Klarheit, Rollenangemessenheit und Deeskalationswirkung sollten nicht zufällig mitschwingen, sondern ausdrücklich geprüft werden.
+ Lernende sollten zuerst selbst formulieren. Die KI kommt danach. Wer zuerst die Musterlösung liest, übernimmt leicht deren Struktur. Der eigene Denk- und Formulierungsprozess muss Vorrang haben.
+ Vertrauliche Daten gehören nicht in ungeprüfte Systeme. Übungsfälle sollten fiktiv, abstrahiert oder konsequent anonymisiert sein.
+ Auch problematische KI-Antworten sollten besprochen werden. Gerade sie zeigen, wo KI plausibel klingt und dennoch fachlich irrt. Das ist kein Störfall. Das ist Lernmaterial.
+ Ausbilder müssen selbst KI-kompetent sein. Wer KI-Übungen anleitet, muss nicht nur das Tool bedienen können. Er muss erklären können, wo dessen Grenzen liegen.
7. Wer bildet die Ausbilder aus?
Die bisher beschriebenen Standards verlangen viel. Nicht von der KI, sondern vom Menschen. Wer KI-gestützte Übungen verantwortet, muss Automation Bias erkennen, Sycophancy durchschauen, Bias aufspüren und die Illusion von Empathie benennen können. Er muss beurteilen können, ob eine KI-Rückmeldung mediatorisch trägt. Und er muss Datenschutz und Vertraulichkeit konsequent berücksichtigen.
Viele Ausbilderinnen und Ausbilder haben ihre Kompetenz in einer Zeit erworben, in der es generative KI noch nicht gab. Sie sollen nun den kritischen Umgang mit einer Technik vermitteln, in der sie selbst nie ausgebildet wurden. Man kann aber nur weitergeben, was man selbst beherrscht. Eine KI-Kompetenz, die bei den Lernenden ankommen soll, muss zuerst bei den Lehrenden vorhanden sein.
8. Vom Appell zur Ausbildungsordnung
Vieles, was hier gefordert wurde, könnte ein gut gemeinter Appell bleiben. Appelle sind unverbindlich. Die entscheidende Frage lautet daher: Wird KI-Kompetenz ein fester, prüfbarer Bestandteil der Mediationsausbildung? Oder bleibt sie ein Zusatz für besonders Interessierte?
Die Mediationsausbildung ist in vielen Ländern reglementiert. In Deutschland regelt die Zertifizierte-Mediatoren-Ausbildungsverordnung (ZMediatAusbV) die Mindestinhalte. Ihre jüngste Novelle, in Kraft seit März 2024, wollte die Ausbildung ausdrücklich in das digitale Informationszeitalter überführen: Sie hob den Stundenumfang an, erlaubte Online-Anteile und nahm Digitalkompetenz sowie die Kompetenz zur Durchführung von Online-Mediationen als Pflichtinhalte auf. Ein Fortschritt. Und doch: KI-Kompetenz im hier beschriebenen Sinn wird nicht ausdrücklich genannt. Sie lässt sich allenfalls in den Begriff der Digitalkompetenz hineinlesen.
In Österreich ist die Lage noch deutlicher. Die Zivilrechts-Mediations-Ausbildungsverordnung stammt aus dem Jahr 2004. Ihr Inhaltskatalog spiegelt eine Zeit, in der von allgemein verfügbarer generativer KI keine Rede sein konnte. KI-Kompetenz kommt darin nicht vor.
Beide Regelwerke sind älter als die breite Verfügbarkeit generativer KI. Und beide sind älter als Art. 4 EU AI Act. Hier entsteht eine bemerkenswerte Lücke. Auf der einen Seite verlangt das Unionsrecht seit Februar 2025 ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz von allen, die KI beruflich einsetzen. Auf der anderen Seite schweigen die Ausbildungsordnungen, die genau diese Kompetenz vermitteln müssten, zu diesem Punkt weitgehend. Die rechtliche Pflicht ist da. Die ausbildungsrechtliche Antwort fehlt.
Daraus folgt eine berufspolitische Aufgabe. Verbände und Verordnungsgeber sollten KI-Kompetenz in die verbindlichen Curricula aufnehmen. Nicht als isoliertes Technikmodul, das man nebenher absolviert. Sondern eingewoben in die bestehenden Kompetenzfelder: in Kommunikation, in Allparteilichkeit, in Vertraulichkeit, in Ethik, in Recht. Denn KI-Kompetenz ist, wie dieser Artikel zu zeigen versucht, kein Technikthema. Sie ist ein Thema professioneller Urteilskraft.
Eine Warnung gehört dazu. Regulierung darf das schnelllebige Feld nicht einfrieren. Die Technik verändert sich schneller, als jede Verordnung geändert werden kann. Wer heute ein bestimmtes Werkzeug oder einen bestimmten Prompt vorschreibt, schreibt morgen Veraltetes fest. Verankern sollte man daher nicht Werkzeuge, sondern Kompetenzziele: kritisches Prüfen, Datenschutz, ethische Reflexion. Ziele altern langsamer als Werkzeuge.
Die Alternative zur bewussten Verankerung ist kein neutraler Zustand. Sie ist ein Vakuum, das der Zufall füllt. Einige Institute vermitteln KI-Kompetenz sorgfältig. Andere gar nicht. Wieder andere verkaufen Begeisterung als Bildung. Für die Lernenden wird Qualität zur Lotterie. Für einen Berufsstand, der von Vertrauen lebt, ist das ein Risiko.
Art. 4 EU AI Act ist der Anlass, nicht das Ziel. Das Ziel ist, dass die nächste Generation von Mediatorinnen und Mediatoren von Anfang an lernt, KI als das zu nutzen, was sie ist: ein Werkzeug. Kompetent, kritisch und mit der Verantwortung, die beim Menschen bleibt.
9. Fazit
Die Frage ist nicht mehr, ob KI in der Mediatorenausbildung eine wichtige Rolle spielen wird. Sie wird es, keine Frage. Die wichtigere Frage lautet: Wird sie kompetent genutzt? Art. 4 EU AI Act gibt dieser Frage eine klare Richtung. KI-Kompetenz ist keine technische Spielerei und keine Zusatzqualifikation für besonders interessierte Mediatorinnen. Sie wird zu einem Maßstab professioneller Sorgfalt.
Für die Mediatorenausbildung bedeutet das: Wer KI nutzt, muss ihre Möglichkeiten kennen, aber auch ihre Zumutungen. Er muss sprachliche Qualität von fachlicher Qualität unterscheiden. Er muss Automation Bias, Sycophancy, Bias und die Illusion von Empathie erkennen. Er muss wissen, dass auch ein gutes Werkzeug Kompetenz verkümmern lassen kann, wenn es das eigene Ringen ersetzt. Er muss Vertraulichkeit wahren und Datenschutz ernst nehmen. Vor allem muss er die Verantwortung dort lassen, wo sie hingehört: beim Menschen.
Doch KI-Kompetenz ist nicht nur eine Aufgabe des einzelnen Mediators. Sie ist auch eine Aufgabe der Institutionen. Ausbilderinnen und Ausbilder müssen selbst kompetent werden, bevor sie Kompetenz vermitteln können. Und die Ausbildungsordnungen müssen nachziehen, damit aus einem guten Vorsatz ein verbindlicher Standard wird. Art. 4 EU AI Act hat die Richtung gewiesen. Den Weg muss der Berufsstand selbst gehen.
Der Fortschritt liegt nicht darin, KI möglichst häufig einzusetzen. Er liegt darin, sie bewusst, begrenzt und reflektiert einzusetzen. Vielleicht ist genau das die wichtigste Kompetenz im Umgang mit KI: nicht beeindruckt genug zu sein, um unkritisch zu werden, aber offen genug, um ihre Möglichkeiten sinnvoll zu nutzen.
