Am 12. Mai 2026 hat das Oberlandesgericht Hamm einen Satz in die Welt gesetzt, der jeden Betreiber eines Website-Chats angeht: Ein KI-Chatbot ist kein Dritter, sondern ein technisches Mittel des Unternehmens (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25). Was der Bot sagt, sagt das Unternehmen. Das Urteil ist noch nicht rechtskräftig, die Revision zum Bundesgerichtshof wurde zugelassen (Legal Tribune Online). Die Linie ist trotzdem gezogen, und sie verlangt keine Panik und kein Abschalten, sondern eine nüchterne Entscheidung über die Architektur des eigenen Assistenten.
Was das OLG Hamm entschieden hat
Geklagt hatte die Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen gegen einen Anbieter ästhetischer Behandlungen (Legal Tribune Online). Auf dessen Website beantwortete ein KI-Chatbot Fragen von Interessenten. Auf die naheliegende Frage nach der Qualifikation der beiden Geschäftsführer antwortete der Bot, sie seien Fachärzte für plastische und ästhetische Chirurgie, an anderer Stelle Fachärzte für ästhetische Medizin und Fachärzte für ästhetische Behandlungen (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25). Keiner der beiden verfügt über eine solche Weiterbildung. Und zwei der drei genannten Bezeichnungen (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25) existieren im ärztlichen Weiterbildungsrecht überhaupt nicht — der Bot hatte sie schlicht erfunden.
Weil es sich um eine Verbandsklage nach § 2 Abs. 1 Satz 1 UKlaG handelte, war das Oberlandesgericht erste und einzige Tatsacheninstanz (UKlaG). Der 4. Zivilsenat untersagte dem Unternehmen alle drei Bezeichnungen; bei Zuwiderhandlung droht ein Ordnungsgeld bis 250.000 Euro oder Ordnungshaft bis zu sechs Monaten (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25). Hinzu kam ein Kostenersatz von 260 Euro (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25) nebst Zinsen. Rechtlich stützt sich das Urteil auf § 3 Abs. 1 in Verbindung mit § 5 Abs. 1 und § 5 Abs. 2 Nr. 3 UWG — das Verbot, über Befähigung, Status oder Zulassung eines Unternehmers zu täuschen (UWG).
Der Fall in drei Sätzen
Warum der Chatbot kein Dritter ist
Die Verteidigung war durchdacht: Ein Sprachmodell erzeuge seine Antworten statistisch, nicht aufgrund einer menschlichen Willensentschließung im Einzelfall. Damit zielte die Beklagte auf § 8 Abs. 2 UWG, der die Haftung des Unternehmensinhabers für Zuwiderhandlungen von Mitarbeitern oder Beauftragten regelt (UWG). Die Hoffnung dahinter: Ein autonom formulierendes System sei weder das eine noch das andere, falle also als eigenständiger Dritter aus der Zurechnung heraus — und dann müsste sich der Betreiber lediglich an allgemeinen Verkehrspflichten messen lassen, nicht an einer strengen Einstandspflicht.
Der Senat folgte dem nicht, und zwar aus einem Grund, der für die Praxis entscheidend ist: Es kommt nicht darauf an, ob ein Mensch die einzelne Antwort formuliert hat, sondern darauf, wer den Rahmen setzt, in dem geantwortet wird.
In Anbetracht dessen stellt der Chatbot (lediglich) ein technisches Mittel dar, dessen sich die Beklagte zur Kommunikation mit potentiellen Kunden/Patienten bediente und über das sie hinreichende Steuerungsgewalt besaß.
Der Senat zog dabei eine Parallele zur Rechtsprechung über softwarebasierte Vertragsdokumentengeneratoren (BGH, Az. I ZR 113/20). Auch dort erzeugt eine Software Ergebnisse, ohne dass ein Mensch den Einzelfall entscheidet — und auch dort bleibt das Ergebnis die Handlung dessen, der die Software anbietet (Wettbewerbszentrale). Ein Sprachmodell ist juristisch betrachtet damit näher am Formularhandbuch als am eigenmächtigen Mitarbeiter. Wer den Assistenten für die eigene Website betreibt, betreibt ihn als Teil seiner Unternehmenskommunikation, nicht daneben.
Das Black-Box-Argument zog nicht
Der Senat räumte ausdrücklich ein, dass sich die Beantwortung einer einzelnen Frage nicht auf eine menschliche Willensentschließung zurückführen lässt (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25, Rn. 71). Genau das ist das viel zitierte Black-Box-Problem: Niemand kann von außen exakt vorhersagen, welchen Satz ein Modell als Nächstes bildet. Nur folgt daraus rechtlich eben nicht, dass die Verantwortung ins Leere läuft. Unstreitig blieb nämlich, dass die Beklagte dem Chatbot für die Beantwortung von Nutzeranfragen gezielte Vorgaben machen konnte — und auch machte.
Wer nachbessern kann, hatte auch vorher Einfluss
Für Betreiber heißt das: Der Verweis auf die Undurchschaubarkeit des Modells ist kein Schutzschild, sondern eher ein Bumerang. Je einfacher sich ein Assistent nachträglich eingrenzen lässt, desto weniger überzeugend ist die Behauptung, man habe vorher keinen Einfluss gehabt. Umgekehrt gilt: Die Steuerungsmittel, die im Ernstfall die Haftung begründen, sind exakt dieselben, die vorher das Risiko senken — Themengrenzen, Regeln und Werkzeuge, die festlegen, was der Assistent überhaupt tun darf.
Warum Halluzinationen nichts entschuldigen
Der zweite Reflex nach so einem Urteil lautet: Halluzinationen sind eine bekannte Eigenschaft der Technik, dafür kann man nicht einstehen. Auch dieses Argument hat der Senat abgeräumt, und zwar über die Vorhersehbarkeit. Ein Anbieter ästhetischer Behandlungen müsse damit rechnen, dass sich Interessenten mit der Frage nach der Facharztqualifikation an den bereitgestellten Chatbot wenden — und ebenso damit, dass der Bot auf diese naheliegende Frage unzutreffende Antworten „halluzinieren“ könnte (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25, Rn. 94 f.). Die gestellte Frage war weder tendenziös noch suggestiv (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25, Rn. 97); es war schlicht die Frage, die jeder stellt.
Damit dreht das Gericht die Erzählung um: Die Halluzination ist kein Unfall, der dem Betreiber zustößt, sondern ein vorhersehbares Betriebsrisiko des eingesetzten Systems. Wer weiß, dass ein Modell zu selbstbewussten Erfindungen neigt, und es trotzdem ohne Absicherung auf Qualifikationsfragen antworten lässt, trifft eine Entscheidung. Wie sich dieses Risiko technisch eingrenzen lässt, haben wir ausführlich in unserem Beitrag zu Halluzinationen und belegten Antworten aus der Wissensbasis beschrieben.
Besonders bemerkenswert ist, wie der Senat mit dem Einwand umging, mündige Verbraucher würden KI-Antworten ohnehin nachprüfen. Dahingehende Erfahrungssätze zeigte die Beklagte nicht auf, und sie existieren nach Auffassung des Senats auch nicht:
Vielmehr trifft es zu, dass ein Großteil der angesprochenen Verbraucher in besonderer Weise auf die Richtigkeit der computergenerierten Antwort vertraut.
Welche Aussagen haftungskritisch sind
Das Urteil erging zu Facharztbezeichnungen, aber die Begründung ist bewusst allgemein gehalten. § 5 Abs. 2 Nr. 3 UWG schützt vor Täuschung über die Person, die Eigenschaften und die Rechte des Unternehmers — Identität, Befähigung, Status, Zulassung, Auszeichnungen (UWG). Diese sechs Aussagetypen sollten Sie deshalb aus dem freien Formulieren herausnehmen:
Qualifikationen und Titel
Facharzt, Meister, Fachanwalt, zertifizierter Berater: geschützte Bezeichnungen sind der Kern des Hamm-Falls (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25).
Zertifikate und Zulassungen
Normen, Siegel, Mitgliedschaften und behördliche Erlaubnisse. Ein Bot, der ein Zertifikat erfindet, erfindet eine Zulassung.
Preise und Rabatte
Preisangaben gehören zu den Dauerbrennern im Lauterkeitsrecht: Allein zur Preisgestaltung zählte die Wettbewerbszentrale zuletzt 644 Fälle (Wettbewerbszentrale).
Fristen und Lieferzusagen
Verfügbarkeit, Liefertermin, Bearbeitungsdauer. Eine erfundene Frist ist eine Angabe über die Art der Leistung, nicht eine unverbindliche Schätzung.
Zusagen und Vertragsinhalte
Garantien, Widerruf, Kulanz und Leistungsumfang. Was der Bot zusagt, steht im Zweifel als Erklärung des Unternehmens im Raum.
Der gemeinsame Nenner: Es sind Aussagen, bei denen es eine überprüfbar richtige Antwort gibt und bei denen sich der Leser auf die Antwort verlässt. Genau dort ist ein Sprachmodell, das plausibel weiterformuliert, am gefährlichsten — und genau dort ist eine gepflegte Wissensbasis am wirksamsten.
Warum ein Disclaimer nicht reicht
Die naheliegende Reaktion vieler Betreiber ist ein Hinweissatz unter dem Chatfenster: „Diese Antworten werden von einer KI erzeugt und können Fehler enthalten.“ Nach dem Hamm-Urteil ist das nach allgemeiner Einschätzung kein verlässlicher Schutz (Wettbewerbszentrale). Der Grund liegt in Rn. 105: Wenn ein Großteil der Verbraucher der computergenerierten Antwort in besonderer Weise vertraut, dann korrigiert ein pauschaler Hinweis diese Erwartung nicht. Eine Irreführung wird nicht dadurch zulässig, dass man sie allgemein ankündigt.
Disclaimer sind Transparenz, nicht Absicherung
Nötig sind stattdessen konkrete technische und organisatorische Vorkehrungen — also Maßnahmen, die verhindern, dass die problematische Aussage überhaupt entsteht, statt sie hinterher zu relativieren.
Sechs Schutzmaßnahmen statt Abschalten
Die Konsequenz aus dem Urteil ist nicht, den Chat von der Website zu nehmen. Sie ist, ihm einen engeren und belegbaren Rahmen zu geben. Diese sechs Maßnahmen setzen genau an den Punkten an, die der Senat betont hat — Tätigkeitsrahmen, Steuerungsgewalt, Vorhersehbarkeit:
Enge Wissensbasis statt freies Modellwissen
Der Assistent antwortet aus Ihren gepflegten Inhalten, nicht aus dem, was ein Modell irgendwann im Training gesehen hat. Welche Inhalte hineingehören, zeigt unser Leitfaden zum Aufbau einer Wissensbasis.
Antworten nur aus belegten Quellen
Findet sich zu einer Frage kein Beleg in der Wissensbasis, antwortet der Assistent nicht frei, sondern sagt, dass er es nicht weiß, und bietet den nächsten Schritt an.
Harte Themengrenzen für regulierte Aussagen
Qualifikationen, Preise, Fristen und Zusagen werden nicht generativ formuliert, sondern aus festen, geprüften Texten bedient oder gar nicht beantwortet.
Eskalation an Menschen bei Verbindlichkeit
Sobald es verbindlich wird, übernimmt ein Mensch mit dem vollen Gesprächskontext. Wie das sauber gelingt, beschreibt unser Beitrag zur Übergabe an Mitarbeiter.
Protokollierung als Nachweis
Wer belegen will, welche Vorgaben seit wann galten und was der Assistent tatsächlich geantwortet hat, braucht ein Protokoll. Die Gesprächsanalyse macht Ausreißer sichtbar, bevor es jemand anders tut.
Review-Prozess bei Inhaltsänderungen
Jede Änderung an Leistungen, Preisen oder Qualifikationen zieht eine Prüfung der Wissensbasis nach sich. Sonst antwortet der Assistent korrekt — auf einem alten Stand.
Diese Maßnahmen sind kein Sonderaufwand für Juristen, sondern schlicht guter Bau. In unseren Projekten sind es dieselben Bausteine, die auch die Qualität der Antworten heben (Projekterfahrung): Ein Assistent, der nur sagt, was belegt ist, wirkt kompetenter als einer, der auf jede Frage irgendetwas antwortet. Vor dem Livegang gehören sie in strukturierte Testfälle — wie eine belastbare Abnahme aussieht, zeigt unser Beitrag zu Abnahme und Testfällen vor dem Livegang.
Architekturfrage: generischer Bot oder kuratierter Assistent
Hier liegt der eigentliche Punkt, und er ist kein Rundumschlag gegen Chatbots. Das Urteil trifft nicht „die KI“, sondern eine bestimmte Bauweise: ein Widget, das eine Frage an ein Sprachmodell durchreicht und dessen Ausgabe ungeprüft anzeigt. Ein individuell gebauter Assistent mit kuratierter Wissensbasis erzeugt ein anderes Risikoprofil — nicht weil die Technik eine andere wäre, sondern weil Tätigkeitsrahmen und Steuerungsgewalt bewusst gesetzt sind.
| Aspekt | Generischer Bot auf freiem Modellwissen | Assistent mit belegter Wissensbasis |
|---|---|---|
| Antwortquelle | Trainingsdaten des Modells, ungeprüft | Gepflegte, belegte Inhalte des Unternehmens |
| Qualifikationsfragen | Frei formuliert, Erfindung möglich | Aus festem Text oder Verweis an einen Menschen |
| Themengrenzen | Faktisch keine | Definiert je Aussagetyp |
| Wissenslücke | Plausible Vermutung | Offenes „weiß ich nicht“ plus nächster Schritt |
| Nachweis | Selten vorhanden | Protokoll über Vorgaben und Antworten |
| Steuerung nach Beanstandung | Prompt-Basteln | Inhalt korrigieren, Grenze nachziehen, Review |
Der Unterschied ist keine Feinheit. Er entscheidet darüber, ob die Fragen des Senats — Konnten Sie den Rahmen setzen? War die Frage vorhersehbar? Hätten Sie es verhindern können? — für Sie unangenehm oder beantwortbar sind. Wir haben die beiden Bauweisen ausführlicher in individueller Assistent gegen Standard-Chatbot gegenübergestellt.
Wie sich das Risikoprofil je Aussagetyp verschiebt
Nicht jede Frage im Chat ist gleich heikel. Es lohnt sich, die eigenen Themen einmal durchzugehen und je Aussagetyp festzulegen, wie geantwortet wird. Diese Einteilung hat sich in unseren Projekten bewährt (Projekterfahrung):
| Aussagetyp | Beispiel aus dem Chat | So wird geantwortet |
|---|---|---|
| Orientierung | „Was macht ihr eigentlich?“ | Generativ aus der Wissensbasis, formuliert in Ihrer Sprache |
| Fachliche Erklärung | „Wie läuft die Behandlung ab?“ | Generativ, aber ausschließlich auf Basis belegter Inhalte |
| Qualifikation und Status | „Sind Sie Fachärzte?“ | Fester, geprüfter Text — kein freies Formulieren |
| Preis und Frist | „Was kostet das, bis wann?“ | Fester Text oder Live-Wert aus dem System, sonst Übergabe |
| Verbindliche Zusage | „Können Sie mir das zusichern?“ | Übergabe an einen Menschen mit vollem Kontext |
| Außerhalb des Rahmens | „Was empfehlen Sie mir medizinisch?“ | Abgelehnt, mit Verweis auf ein persönliches Gespräch |
Diese Tabelle ist die eigentliche Arbeit nach dem Urteil — und sie ist in einem Nachmittag gemacht. Sie zwingt zu der Frage, die der Senat gestellt hat: Welche Fragen sind naheliegend, und was passiert, wenn sie gestellt werden? Technisch lässt sich das Ergebnis anschließend als Regel abbilden; welche Möglichkeiten es dafür gibt, zeigen unsere individuellen Funktionen und die Leistungsübersicht. Besonders dringlich wird die Frage dort, wo Assistenten künftig eigenständig handeln sollen — dazu unser Beitrag zu KI-Agenten im Shop.
Revision zum BGH: was noch offen ist
Das Urteil ist nicht rechtskräftig. Der Senat hat die Revision wegen grundsätzlicher Bedeutung zugelassen, gestützt auf § 6 Abs. 2 UKlaG in Verbindung mit § 543 ZPO (OLG Hamm, Az. 4 UKl 3/25, Rn. 119). Der Bundesgerichtshof könnte die Zurechnung anders akzentuieren — etwa bei der Frage, wo die Grenze der Steuerungsgewalt verläuft, wenn ein Betreiber ein fremdes Modell einsetzt, dessen Verhalten er nur mittelbar beeinflusst.
Für die Praxis ändert das wenig. Erstens dauert eine Revision. Zweitens ist die Grundlinie nicht exotisch: Dass Unternehmen für die Werkzeuge einstehen, die sie in ihrer Kommunikation einsetzen, ist im Lauterkeitsrecht keine Neuerfindung, sondern die Fortschreibung einer bekannten Wertung (Wettbewerbszentrale). Drittens ist der Anlass real: Der Anteil der Unternehmen in Deutschland, die KI aktiv einsetzen, ist auf 41 Prozent gestiegen, nach 17 Prozent im Vorjahr (Bitkom); weitere 48 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz (Bitkom). Und Irreführung ist bereits heute der Schwerpunkt der Beschwerdepraxis: Mehr als jede zweite geprüfte Rechtsfrage betraf zuletzt Irreführung, Intransparenz oder Informationspflichten, bei 241 Klageverfahren und einem Plus von 18,1 Prozent gegenüber dem Vorjahr (Wettbewerbszentrale).
Einordnung, keine Rechtsberatung
Ihre Checkliste nach dem Urteil
Wenn Sie einen Chat auf Ihrer Website betreiben, lässt sich der Handlungsbedarf in einer Sitzung klären. Gehen Sie diese Punkte durch:
- Stellen Sie Ihrem eigenen Chat die naheliegendste Qualifikationsfrage Ihrer Branche — und lesen Sie die Antwort wörtlich.
- Prüfen Sie dasselbe für Preise, Fristen und Zusagen: Antwortet der Bot dort frei formuliert?
- Klären Sie, woher eine Antwort stammt: aus Ihren gepflegten Inhalten oder aus dem allgemeinen Modellwissen?
- Legen Sie je Aussagetyp fest, ob generativ, fest formuliert oder übergeben wird.
- Definieren Sie, was passiert, wenn die Wissensbasis nichts hergibt — Vermutung ist die falsche Antwort.
- Richten Sie eine Übergabe an Menschen für alles ein, was verbindlich wird.
- Sorgen Sie für ein Protokoll, das Vorgaben und Antworten nachvollziehbar macht.
- Verankern Sie einen Review-Schritt, sobald sich Leistungen, Preise oder Qualifikationen ändern.
Wenn dabei mehr als ein Punkt offenbleibt, ist das kein Grund, den Chat abzuschalten — Sie verlieren damit Anfragen, ohne das Risiko zu verstehen. Es ist ein Grund, die Architektur zu klären. Wo Ihre Daten dabei liegen und wer sie verarbeitet, ist eine zweite, ebenso konkrete Frage: dazu unsere Seite zu Datenschutz und Hosting. Und wenn Sie unsicher sind, wo Ihr Assistent steht, sprechen Sie uns an — die Prüfung ist schneller erledigt als eine Abmahnung.
Quellen und Studien