Ob Zoom, Teams oder Webex: Immer häufiger sitzen in digitalen Meetings nicht mehr nur Kolleg:innen, sondern auch deren digitale Abgesandte. KI-Agenten protokollieren, fassen zusammen und analysieren. Bei der hohen Anzahl von Meetings, möglicher Terminüberschneidungen und anderweitigen Rollenkonflikten kann diese Technologie eine reizvolle Möglichkeit sein, sich auch mal „vertreten zu lassen”. Doch was, wenn bald nur noch Maschinen miteinander sprechen? Dieser Blogartikel ist ein Plädoyer dafür, den Einsatz von KI-Agenten in Meetings nicht einfach dem Zufall zu überlassen, sondern ihren Einsatz in verlässliche Praxis zu überführen.

Immer öfter tritt in Videokonferenzen an Hochschulen folgendes Phänomen auf: Kurz nach Beginn des Meetings bittet ein neuer „Teilnehmer“ im Warteraum um Einlass. Liest man den Namen, ist die erste Reaktion der bereits im Meeting befindlichen Teilnehmenden nicht selten Verwunderung. Read.ai, Otter.ai oder Fathom möchten der Runde beitreten. Eingeladen werden solche Meeting-Agenten häufig automatisch über die Kalenderintegration von Kolleg:innen, die selbst nicht teilnehmen können, sich entlasten möchten oder ein schnelles Protokoll erwarten.

Für sie ist der Agent zunächst ein praktisches Werkzeug. Für andere Teilnehmende erscheint dagegen plötzlich ein zusätzlicher, nicht-menschlicher Akteur im Raum. So treffen in diesem Moment nicht selten unterschiedliche Kenntnisstände und Erwartungen aufeinander. Was für die einen ein pragmatischer Schritt in Richtung Arbeitsentlastung ist, kann für andere wie ein Eingriff in Vertraulichkeit, Gesprächskultur und gemeinsame Kontrolle wirken. Diese Konstellation bietet keine guten Voraussetzungen für einen produktiven Austausch, der häufig einen geschützten Kommunikationsraum voraussetzt.

Dass Künstliche Intelligenz das Lehren und Lernen verändert, scheint zunehmend Konsens. Doch das beschriebene Phänomen zeigt, dass KI sich auf die Kommunikationsprozesse der Hochschulen und somit potenziell auch auf ihre Strukturen auswirkt. Während einige Pionier:innen bereits mit KI-gestützten Workflows und agentischen Systemen experimentieren – also mit LLM-basierten Anwendungen, die vorgegebene Ziele verfolgen, Aufgaben in Teilschritte zerlegen, Werkzeuge oder andere Systeme nutzen und je nach eingeräumten Autonomiegrad Aktionen vorbereiten oder auslösen –, wünscht sich wahrscheinlich die Mehrheit der Hochschulangehörigen zunächst grundlegende Orientierung im Umgang mit diesen (teil-)autonom handelnden Systemen (eine gute Hilfestellung bieten hierzu Göllner et al. (2026).

Dass Systeme wie Meeting-Bots an Hochschulen Spielregeln brauchen, damit Pionier:innen und skeptische Hochschulangehörige sich einander konstruktiv annähern können, liegt auf der Hand. Es geht um die Aufklärung, Rahmung und Unterstützung des Einsatzes unter Beachtung der Frage, ob und wie KI-Agenten Hochschulangehörige unterstützen können. Aus ersten Erfahrungen und Experimenten muss sich daher ein gemeinsamer Sinn für den Einsatz von Meeting-Agenten und weiteren agentischen Systemen herausbilden, der sich durch Transparenz und Akzeptanz institutionalisieren lässt (Vgl. Tobor 2026).

Dabei geht es nicht allein darum, einzelne automatisierte Abläufe effizienter zu gestalten, sondern ihre Folgen für das Gesamtgefüge der Hochschule mitzudenken: Wer nimmt woran teil? Wer entscheidet, wer dokumentiert, wer verantwortet? Und was passiert mit Vertrauen, Vertraulichkeit und Zusammenarbeit, wenn technische Entlastung in kommunikative Stellvertretung umschlägt?

Im ersten Moment wirken KI-Agenten in Meetings wie die perfekte Entlastung für den chronisch überlasteten Hochschulalltag. Sie schreiben mit, strukturieren To-dos und schicken im Nachgang eine Zusammenfassung. Das spart Zeit und bringt die, die gegebenenfalls nicht am Meeting teilnehmen konnten, auf den neuesten Stand. So weit, so praktisch.

Doch wenn wir das Szenario nur ein kleines Stück weiterdenken, landen wir in einer absurden Schleife. Auch wenn die Bots im Hochschulalltag aktuell meist „nur“ passiv mitschreiben, technologisch ist der nächste Schritt längst möglich. Was passiert, wenn in der wöchentlichen Teambesprechung, bei der Vorbereitung von Projekten oder in einer hochschulweiten Arbeitsgruppe bald gar keine Menschen mehr sitzen, sondern nur noch die KI-Agenten der jeweiligen Hochschulangehörigen?

Ein Bot debattiert mit dem anderen Bot, während die Protokolle im Nachgang wiederum von einer KI zusammengefasst werden. Für Hochschulen wäre genau das heikel: Wenn Dialoge automatisiert auf einen zusammenfassenden Output zulaufen, werden Argumentationsverläufe, Gewichtungen, Dissens, Zwischentöne und Verantwortung leicht unsichtbar. Hochschulische Abstimmung lebt nicht nur vom Ergebnis, sondern vom gemeinsamen Ringen um Einschätzungen, Einwände und Prioritäten. Wenn nur das Ergebnis automatisiert verdichtet wird, verschwindet der Prozess, in dem partizipative Verständigung überhaupt entsteht.

Zu dieser kulturellen Entfremdung gesellt sich ein datenschutzrechtliches Problem. Viele der gängigen Drittanbieter-Tools schneiden standardmäßig die gesamte Audio- und Videospur mit und speichern diese auf Servern außerhalb der EU. Dabei wird oft vergessen, dass nicht nur die gesprochenen Inhalte geschützt sind, sondern auch die Stimme selbst. Sobald vertrauliche Angelegenheiten, personenbezogene Daten oder forschungsrelevante Ideen ungefragt auf außereuropäischen Cloud-Servern landen und dort im schlimmsten Fall noch zum Training kommerzieller KI-Modelle genutzt werden, bewegen sich Hochschulen auf unsicherem Terrain. Ohne die explizite, informierte Einwilligung aller Anwesenden verstoßen die mitschneidenden Bots damit nicht nur gegen den Datenschutz, sondern verletzen womöglich auch die Vertraulichkeit des gesprochenen Wortes.

Ein zukunftsfähiger Umgang mit KI-Agenten an Hochschulen darf sich daher nicht allein in technischen oder rechtlichen Einzelfragen verlieren. Er muss klären, wie Entlastung möglich wird, ohne Nachvollziehbarkeit und menschliche Verständigung aus dem Prozess herauszurechnen.

Genau hier müssen Hochschulen jetzt aktiv werden. Die unkontrollierte Nutzung von Drittanbieter-Bots in Sitzungen ist eine Governance-Frage. Hochschulen sollten sich daher frühzeitig positionieren, um Fallstricke zu vermeiden. Ein Passus in den KI-Leitlinien oder eine klare Policy der Hochschule wäre ein erster Anfang, der mit wachsendem Erfahrungswissen über Chancen und Risiken solcher Agenten weiter ausdifferenziert werden kann – ähnlich wie es bereits für textgenerierende KI-Tools geschieht.

Als Orientierungshilfe lohnt sich ein Blick in den aktuellen Leitlinien-Check des HFD, der zeigt, wie deutsche Hochschulen strategische Leitplanken für KI aufbauen. Übertragen auf die Meeting-Bots sollten folgende Kernfragen dringend beantwortet und in bestehende Regelwerke integriert werden:

• Transparenz, Zustimmung und Zurechnung: Müssen KI-Agenten vorab angemeldet werden? Haben Teilnehmende ein Vetorecht, wenn sie nicht von einer KI aufgezeichnet, transkribiert oder zusammengefasst werden wollen? Wer prüft, korrigiert und autorisiert KI-generierte Zusammenfassungen, bevor sie gegebenenfalls als Protokoll, Entscheidungsgrundlage oder Arbeitsauftrag weiterverwendet werden?
• Datenschutz und Informationssicherheit: Wo werden die Audio- und Textdaten verarbeitet? Wer erhält Zugriff auf Transkripte und Zusammenfassungen? Nutzen die Tools die Daten zum Training ihrer eigenen Modelle?
• Einsatzkontexte und Gesprächskultur: In welchen Formaten können Meeting-Agenten sinnvoll eingesetzt werden, beispielsweise zur Dokumentation von Projektständen, in offenen Informationsformaten oder bei rein operativen Abstimmungen? Und in welchen Situationen sollten sie ausgeschlossen bleiben, weil Gespräche von menschlichem Vertrauen, informellen Zwischentönen oder dem gemeinsamen Ringen um Positionen leben?

Weder Ignorieren noch ein pauschales Verbot werden das Thema aus der Hochschulpraxis heraushalten, denn der Bedarf nach Entlastung im Arbeitsalltag ist schlicht zu groß. Umso wichtiger ist eine klare Positionierung des Hochschulmanagements, denn Meeting-Agenten benötigen verlässliche Einsatzregeln, ohne dass die notwendige Erprobung im Keim erstickt wird.

Gefragt ist daher ein doppelter Ansatz: Eine verbindliche Rahmung ist dort erforderlich, wo Vertrauen, Datenschutz, Verantwortung und Nachvollziehbarkeit auf dem Spiel stehen. Bewusst eröffnete Experimentierräume sind hingegen dort sinnvoll, wo Hochschulen gemeinsam lernen können, wie solche Systeme sinnvoll, verantwortbar und unterstützend eingesetzt werden können.

Jens Tobor ist seit 2022 als Projektmanager des Hochschulforums Digitalisierung tätig. Er befasst sich mit den Auswirkungen der generativen KI auf die Hochschulbildung. In diesem Kontext beschäftigt er sich insbesondere mit zeitgemäßem Prüfen an Hochschulen und einer entsprechend ermöglichenden Prüfungskultur.

Bevor Jens Tobor seine Tätigkeit beim Hochschulforum Digitalisierung aufnahm, studierte er Organisationssoziologie an der Universität Bielefeld und war Werkstudent beim Bau- und Liegenschaftsbetrieb des Landes Nordrhein-Westfalen, wo er Ansätze zur innovativen Lernraumgestaltung vorantrieb.

Anja Westermann ist seit 2025 Projektmanagerin im Hochschulforum Digitalisierung beim CHE. In ihrer Rolle liegt ihr Schwerpunkt auf der Entwicklung von Rapid-Response-Maßnahmen sowie auf dem Thema digitale Resilienz. Darüber hinaus unterstützt sie die Arbeit im Bereich von Künstlicher Intelligenz in Studium und Lehre.

Vor ihrer Tätigkeit beim HFD war sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Universität Paderborn tätig. Dort arbeitete Sie sowohl im Bereich Forschung und Lehre, als auch im hochschulweiten Projekt „KI und Open Source LLM“.