Therapie als der meistgenutzte Anwendungsfall von LLMs im Jahr 2025. Was die Harvard-Business-Review-Daten zeigen.
Im April 2025 veröffentlichte die Harvard Business Review die zweite Ausgabe ihres Berichts darüber, wie Menschen große Sprachmodelle (LLMs) tatsächlich nutzen. Der erste Eintrag auf der Liste der hundert häufigsten Anwendungen ist nicht das Schreiben von Code, nicht das Erstellen von Marketinginhalten, nicht einmal Lernen. Der erste Eintrag ist Therapie und Gesellschaft. Drei der fünf häufigsten Anwendungen – Therapie, das eigene Leben organisieren und Sinn finden – sind selbstverwirklichender und emotionaler Natur. Das ist eine deutliche Verschiebung gegenüber 2024, als die Top fünf von technischen und kreativen Anwendungen dominiert wurden.
Was die Daten tatsächlich zeigen
Der Autor des Berichts, Marc Zao-Sanders, ist Mitgründer von filtered.com, einem Unternehmen, das KI-basierte Lösungen entwickelt – ein Interessenkonflikt, den man bei der Lektüre im Hinterkopf behalten sollte. Die Methodik des Berichts beruht auf einer qualitativen Analyse von Beiträgen auf Reddit und Quora sowie von Nutzerzitaten, mit einer Expertenbewertung des wahrgenommenen Nutzens und der Wirkungsgröße. Das ist eine wichtige Einschränkung: Die Studie zeigt nicht, wie viele Menschen in der Gesamtbevölkerung LLMs auf therapeutische Weise nutzen oder mit welchen gesundheitlichen Ergebnissen. Was sie zeigt, ist ein klares Muster: Nutzer sprechen über diese Werkzeuge in einer Sprache, die bislang helfenden Beziehungen vorbehalten war.
Die Top zehn lauten: Therapie und Gesellschaft, das eigene Leben organisieren, Sinn finden, Lernunterstützung, Code generieren, Ideen generieren, Spaß und Unsinn, Code reparieren, Kreativität, gesünder leben. Innerhalb der ersten Kategorie unterscheidet der Autor zwei Phänomene – Therapie, verstanden als strukturierte Unterstützung bei der Bewältigung psychischer Schwierigkeiten, und Gesellschaft, verstanden als fortlaufende soziale und emotionale Bindung. Sie werden zusammengefasst, weil beide ein grundlegendes menschliches Bedürfnis beantworten.
Drei Reflexionsebenen für den Berufsstand
Die regulatorische Ebene. Öffentlich verfügbare Sprachmodelle sind keine Medizinprodukte im Sinne der europäischen MDR (Medical Device Regulation). Sie unterliegen keiner klinischen Wirksamkeitsprüfung, tragen keine Pflicht zur Meldung unerwünschter Ereignisse, und ihre Anbieter tragen keine klinische Verantwortung für Gespräche mit Nutzern. Dennoch behandeln Nutzer sie oft wie einen Quasi-Therapeuten – sie beschreiben Symptome, teilen Traumata, bitten um Deutungen von Träumen oder Konflikten. Es entsteht eine Lücke zwischen der tatsächlichen Nutzung der Werkzeuge und den geltenden regulatorischen Rahmenbedingungen.
Die ethische Ebene. Eine Beziehung zu einem LLM beinhaltet keine informierte Einwilligung zur Teilnahme an einem therapeutischen Prozess im Sinne professioneller Standards. Es gibt keine Kontinuität der Beziehung, keine Supervision, keine berufliche Grenze. Auch besteht keine Gewissheit über Vertraulichkeit – der Autor des Berichts selbst merkt an, dass diese Werkzeuge professionelle Betreuung nicht ersetzen oder Datenschutz garantieren können. Die im Bericht zitierten Nutzeraussagen enthalten Material zu Trauma, neurologischen Verletzungen und familiärer Scham – Material, das im Behandlungszimmer eine sorgfältige Konzeptualisierung und supervisorische Aufsicht erfordern würde.
Die klinische und didaktische Ebene. KVT-Psychotherapeuten werden hier ein Muster erkennen, das es zu benennen lohnt. Die Konsultation eines LLM kann kognitive Auslagerung begünstigen – die externe Delegation intellektueller und emotionaler Arbeit, deren Entwicklung gerade das Ziel vieler therapeutischer Interventionen ist. Bei Patienten mit emotionaler Dysregulation verstärkt sie ein Muster der Suche nach sofortiger Erleichterung. Bei Therapeuten in Ausbildung im frühen Stadium ist das Risiko analog: ein Ankereffekt auf die vom Modell generierten Hypothesen, bevor sich das eigenständige klinische Denken entwickeln konnte.
Andererseits zeigen die HBR-Daten das Ausmaß eines ungedeckten Bedarfs. Die Zugangsbarrieren zu professioneller Psychotherapie – finanzieller, geografischer, kompetenzbezogener, kultureller Art – sind real. Wenn Hunderte Millionen Menschen weltweit psychologische Unterstützung in einem Werkzeug ohne klinische Validierung suchen, sollte die Schlussfolgerung für den Berufsstand nicht darin bestehen, das Phänomen zu verurteilen, sondern zu fragen, wie sich der Zugang zu fundierter Hilfe erhöhen lässt.
Wo Therapy Support in dieser Landschaft steht
Therapy Support ist kein im HBR-Bericht beschriebenes Werkzeug. Es ist kein therapeutischer Chatbot für den Patienten. Es ersetzt kein Gespräch mit einem Psychotherapeuten. Es ist eine KI-Plattform für den Therapeuten – ein Assistent, der die Sitzungsdokumentation organisiert, die für die Fallkonzeptualisierung relevanten Ausschnitte extrahiert, eine Struktur für die klinische Notiz vorschlägt und Kalender sowie Abrechnung verwaltet.
Die Grenze ist auf Produkt- und Kommunikationsebene klar gezogen: KI schlägt das Material vor, der Therapeut entscheidet klinisch. Eine vom Modell generierte Notiz ist ein Ausgangspunkt für Bearbeitung und Verifizierung, keine fertige Interpretation. Ein kognitives Diagramm, ein Modell des Teufelskreises oder eine ABC-Analyse werden als Arbeitsmaterial für die weitere Konzeptualisierung erstellt, nicht als Diagnose.
Im Kontext der HBR-Daten gewinnt diese Einordnung an zusätzlicher Bedeutung. Wenn das Ausmaß des Bedarfs der Patienten so groß ist, dass sie Unterstützung in Werkzeugen ohne klinische Aufsicht suchen, dann steigt aufseiten der Fachkräfte der Wert der Zeit des Therapeuten. Zeit, die heute – laut unserer Validierungsforschung aus 14 Interviews mit Psychotherapeuten – zehn bis fünfzehn Stunden administrativer und dokumentarischer Arbeit pro Monat verschlingt. Zeit, die stattdessen der Arbeit mit Patienten gewidmet werden könnte.
Fazit
Der Harvard-Business-Review-Bericht ist kein Argument dafür, Psychotherapie durch künstliche Intelligenz zu ersetzen. Er ist eine Diagnose eines gesellschaftlichen Phänomens: Menschen suchen Hilfe dort, wo sie sie finden können, in einem Tempo und einer Form, die zu ihrem Alltag passen. Die Schlussfolgerung für den Berufsstand sollte ein Gespräch über zwei parallele Aufgaben sein – den Zugang zu professioneller Therapie zu erhöhen und klar zu ziehen, was Technologie unterstützen kann und was in der Kompetenz des Therapeuten verbleibt.
Für uns, als Team, das Werkzeuge für KVT-Therapeuten baut, ist das eine Bestätigung der Richtung. Die HBR-Daten verleihen der Hypothese Glaubwürdigkeit, dass der ungedeckte Bedarf an psychologischer Unterstützung das Ausmaß des Phänomens ist, nicht ein Randbereich davon. Und dass es umso wichtiger ist, darauf hinzuarbeiten, dem Therapeuten – der Person, die diesem Bedarf sicher und fundiert begegnet – mehr Zeit, eine bessere Arbeitsstruktur und weniger administrative Last zu geben.
Dieser Text analysiert veröffentlichte Marktdaten und stellt keine Produktempfehlung dar. Therapy Support ist kein Medizinprodukt im Sinne der MDR und trifft keine klinischen Entscheidungen. Die KI in der Plattform unterstützt Dokumentation und Materialorganisation – alle klinischen Entscheidungen verbleiben beim Therapeuten.
Quelle: Marc Zao-Sanders, How People Are Really Using Gen AI in 2025, Harvard Business Review, 9. April 2025, hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025.