AI-Policy-Vorlage für Unternehmen: Beispiele und Best Practices

Die tägliche Nutzung von AI durch einzelne Mitarbeitende ist innerhalb eines Jahres um 23 Prozentpunkte gestiegen, und 44 % der HR-Verantwortlichen berichten, dass Junior-Rollen durch AI ersetzt werden. Die Adoption dieser Tools läuft im absoluten Eiltempo.* 

Das mag effizienzseitig spannend sein, erhöht aber auch das Risiko gravierender Governance-Fehler.

Ihr braucht also Policies, die euer Unternehmen schützen, und einen Rahmen für eine wirksame Einführung. Gleichzeitig droht eine zu starre Formalisierung von AI-Nutzung für Datensicherheit, Genauigkeit und Compliance die Produktivität auszubremsen.

Dieser Leitfaden liefert euch eine praxistaugliche AI-Policy-Vorlage und den Rahmen, sie erfolgreich umzusetzen. So können Teams im großen Maßstab mit AI experimentieren und gleichzeitig Daten und Reputation schützen.

In diesem Guide lernt ihr:

• Wie ihr eine AI-Nutzungsrichtlinie aufbaut, an die sich Mitarbeitende tatsächlich halten
• Was in eure AI-Policy-Vorlage gehört, um Sicherheit, Compliance und Qualität abzudecken
• Wie ihr eure Policy an ISO 42001 und NIST AI RMF ausrichtet
• Wer die Umsetzung der AI-Policy in IT, Recht, HR und den Fachbereichen verantworten sollte
• Wie ihr AI-Governance durch Schulung, Feedback und Monitoring nachhaltig macht
  
  

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Nutzt unsere anpassbare Vorlage, um euch an international anerkannten Standards zu orientieren: zugelassene Tools, Umgang mit Daten, menschliche Kontrolle und rollenbasierte Schulungsprotokolle.

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*Leapsome Workforce Trends Report 2026
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Warum Unternehmen jetzt eine AI-Policy-Vorlage brauchen

Generative AI-Tools sind längst in euren Workflows verankert, egal ob ihr ihre Nutzung formalisiert habt oder nicht. Die Frage ist nicht, ob eure Mitarbeitenden ChatGPT, Claude oder ähnliche Plattformen verwenden, sondern ob sie das sicher und korrekt tun. 

Ohne klare Richtlinien zur AI-Nutzung agiert ihr mit Governance-Lücken, die euer Unternehmen Datenlecks, Compliance-Verstößen und Reputationsschäden aussetzen.

Eine AI-Policy-Vorlage schafft die Struktur, in der Teams selbstbewusst experimentieren können, während ihr das schützt, was wirklich zählt: 

• Eure Daten
• Eure Qualitätsstandards
• Eure AI in HR-Strategie

Unstrukturierte AI-Nutzung erzeugt Risiken im großen Maßstab

Wenn Mitarbeitende keine Klarheit zur AI-Nutzungspolicy haben, können gut gemeinte Handlungen schwerwiegende Folgen haben.

Häufige Szenarien, die zu Risiken führen:

• Jemand fügt Kundendaten in einen Chatbot ein, um schneller eine Antwort zu entwerfen
• Ein Teammitglied lädt vertrauliche Finanzprognosen hoch, um eine Präsentation zu erstellen
• Mitarbeitende teilen vertrauliche strategische Pläne mit AI-Tools, um Meeting-Zusammenfassungen zu erstellen

Diese Governance-Versäumnisse zeigen: Ohne dokumentierte AI-Policy-Richtlinien hat euer Unternehmen keinen Mechanismus, um zu verhindern, dass sensible Informationen in Drittsysteme gelangen.

Und dieses Risiko wächst mit dem Maßstab. Je mehr Menschen ohne Anleitung AI nutzen, desto höher die Wahrscheinlichkeit eines Datenlecks oder Compliance-Vorfalls, der mit klaren Leitplanken vermeidbar gewesen wäre.
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Die meisten Mitarbeitenden sind sich nicht sicher, was erlaubt ist

Die Kluft zwischen dem, was HR-Verantwortliche glauben, und dem, was Mitarbeitende tatsächlich erleben, ist erheblich.

Laut dem Leapsome Workforce Trends Report 2026:

• 76 % der HR-Verantwortlichen glauben, ihr Unternehmen habe eine klare AI-Policy und verlässliche Leitplanken
• Nur 48 % der einzelnen Mitarbeitenden stimmen dem zu

Das sind 28 Prozentpunkte Wahrnehmungslücke, ein klares Zeichen für systemische Verunsicherung.

Wenn Mitarbeitende die Regeln nicht kennen, vermeiden sie entweder AI komplett (was die Produktivität bremst) oder nutzen sie ohne richtige Sicherheitsvorkehrungen (was Risiken erzeugt). Beides schadet eurem Business. Eine AI-Policy-Vorlage schließt diese Lücke, indem alle dasselbe Playbook bekommen. 
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Policies fördern sichere Innovation, nicht nur Einschränkung

Eine gut gemachte AI-Nutzungs-Policy schafft psychologische Sicherheit fürs Experimentieren.

Was wirksame Policies bieten:

• Zugelassene Tools und klare Use Cases
• Orientierung, wann AI eingesetzt wird und wann auf menschliches Urteil zurückgegriffen werden sollte
• Verantwortungsstrukturen zur Validierung von Outputs
• Eskalationswege, wenn Mitarbeitende auf Graubereiche stoßen

Studien zeigen: Wenn Teams wissen, wo die Leitplanken stehen, übernehmen sie neue Technologien produktiver. Eure Policy wird zum Enabler, nicht zur Barriere. Sie sagt Mitarbeitenden „ja, und so geht es" statt „nein, und darum nicht". 

Unternehmen, die AI-Governance als Wachstumsstrategie statt als Compliance-Checkbox angehen, sehen höhere Adoptionsraten, bessere Output-Qualität und weniger Vorfälle, die nachträglich korrigiert werden müssen.

„Mangelnde Geschwindigkeit ist nicht das eigentliche Risiko. People Readiness ist es. Wenn Ambition die Bereitschaft überholt, bricht Vertrauen weg. Menschen fühlen sich ausgeschlossen statt mitgenommen. Mutige Führung bedeutet nicht einfach, voranzupreschen. Sie bedeutet, Dringlichkeit in Verständnis zu übersetzen und Teams Klarheit, Kontext und Raum zum Lernen zu geben."

— Jenny Podewils, Co-CEO bei Leapsome

Was eine AI-Policy-Vorlage über Compliance hinaus leisten sollte

Die wirksamsten AI-Nutzungs-Policys starten mit Enablement.

Laut dem Leapsome HR Insights Report 2025 haben fast zwei Drittel der HR-Verantwortlichen Schwierigkeiten, AI ethisch in ihre Workflows zu integrieren. Die eigentliche Herausforderung ist nicht nur Compliance. Es geht darum, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich Mitarbeitende sicher fühlen, AI verantwortungsvoll zu nutzen.

Eine verantwortungsvolle AI-Policy wirkt zugleich als Leitplanke und Wachstumsbeschleuniger. Sie sorgt dafür, dass Outputs euren Qualitätsstandards entsprechen, und schafft die psychologische Sicherheit, die Teams zum Experimentieren brauchen. 

Dieser Ansatz verwandelt AI-Governance-Policy von einer reaktiven Compliance-Maßnahme in einen proaktiven Rahmen, der AI Upskilling und nachhaltige Adoption unterstützt.

👀 Zentrale Best Practice:

Spezifität ist entscheidend für wirksame Governance.

Eine Policy, die sagt „nutzt AI verantwortungsvoll", schafft keine Klarheit. Eine Policy, die sagt „ChatGPT ist für internes Brainstorming und Entwurfserstellung freigegeben, alle Outputs müssen jedoch vor der externen Nutzung von einer Fachexpertin oder einem Fachexperten geprüft werden", gibt Mitarbeitenden umsetzbare Orientierung.

Wenn Menschen die Grenzen kennen, hören sie auf, sich selbst infrage zu stellen.

Diese Klarheit wirkt sich direkt auf die Produktivität aus. Mitarbeitende können AI selbstbewusst in ihre Workflows integrieren, ohne ständig bei Managern oder Compliance-Teams nachfragen zu müssen, ob ihr Vorgehen okay ist.

Klärt Verantwortlichkeiten, nicht nur Tool-Einschränkungen

Zu viele AI-Policys fokussieren ausschließlich darauf, was Mitarbeitende nicht dürfen. Der bessere Ansatz definiert, wer im gesamten AI-Workflow wofür verantwortlich ist.

Und weil Verantwortung über mehrere Stufen geht, muss euer Ownership-Modell Verantwortlichkeit schaffen, ohne Engpässe zu erzeugen. Wenn jeder Stakeholder seine spezifische Rolle im AI-Workflow versteht, läuft die Arbeit reibungslos.

Beispiel: AI zum Entwurf von Stellenbeschreibungen einsetzen.

• Die Hiring Managerin oder der Hiring Manager definiert die Stellenbeschreibung und die nötigen Anforderungen für die Rolle. 
• Die Recruiterin oder der Recruiter sorgt dafür, dass die Sprache zu den Unternehmenswerten passt, und entfernt mögliche Bias.
• Die HR Managerin oder der HR Manager prüft die finale Version auf rechtliche Anforderungen, bevor sie veröffentlicht wird.

Klare Verantwortlichkeiten reduzieren außerdem das Risiko, dass AI-Outputs ungeprüft durchrutschen. Genau dort entstehen die meisten Qualitäts- und Compliance-Probleme.
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Inhalt der AI-Policy-Vorlage: das Rückgrat sicherer Nutzung

Eine starke AI-Policy sollte als praktisches Handbuch dienen, das Mitarbeitende konsultieren können, wenn sie unsicher sind, ob ihre geplante AI-Nutzung angemessen ist. Sie sollte umfassend und gleichzeitig klar sein, die häufigsten Risikoszenarien adressieren und Lesende dabei nicht mit juristischem Fachjargon erschlagen.

Nutzt die folgende Checkliste, wenn ihr eure eigenen Policy-Dokumente schreibt oder anpasst.
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Was in eine belastbare, zukunftsfähige Policy gehört

• Tool-Scope und zulässige Use Cases
  Unterscheidet zwischen zugelassenen Tools (zum Beispiel der Enterprise-ChatGPT-Account eures Unternehmens) und nicht zugelassenen Tools (Consumer-AI-Apps ohne Business-Vereinbarungen).
  Definiert zulässige Use Cases explizit.
  AI kann interne Meeting-Zusammenfassungen entwerfen, darf aber finale Kunden-Deliverables nicht ohne menschliche Prüfung und Aufsicht erzeugen.
  
  

• Menschliche Kontrolle und Eskalationsprotokolle
  Fordert, dass alle AI-generierten Inhalte von einer qualifizierten Person geprüft werden, bevor sie ein externes Publikum erreichen.
  Legt fest, wer für welche Content-Art als qualifizierte Reviewerin oder qualifizierter Reviewer gilt.
  Definiert klare Eskalationspfade für Grenzfälle, in denen Mitarbeitende unsicher sind, ob ihre Nutzung eine Prüfung erfordert.
  
  

• Regeln für den Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten
  Verbietet die Eingabe personenbezogener Daten, Finanzdaten, geistigen Eigentums, Gesundheitsdaten oder anderer regulierter Daten in generative AI-Tools.
  Macht diese Einschränkung prominent sichtbar und gebt Beispiele dafür, was in eurem Branchenkontext als sensibel gilt.
  Klärt Mitarbeitende darüber auf, dass in AI-Systeme eingegebene Daten für das Modelltraining genutzt oder unbegrenzt gespeichert werden können.
  
  

• Prüfung der Genauigkeit und Verantwortlichkeit
  Legt klar fest, wer dafür verantwortlich ist, AI-Outputs auf faktische Genauigkeit und Kontextangemessenheit zu prüfen.
  Macht deutlich: Die Person, die AI nutzt, ist für die Genauigkeit des Outputs verantwortlich, nicht das Tool.
  Bei sensiblen Anwendungen wie Performance Reviews oder Vergütungsentscheidungen solltet ihr eine zweite Reviewerin oder einen zweiten Reviewer in den Workflow aufnehmen.
  
  

• Prompting-Richtlinien und Ownership des Outputs
  Gebt konkrete Beispiele für wirksame und problematische Prompts.
  Stellt klar, dass eurem Unternehmen alle Arbeitsergebnisse gehören, die mit firmeneigenen AI-Tools erstellt werden.
  Mitarbeitende können keine persönlichen IP-Rechte an AI-generierten Inhalten beanspruchen, die sie während der Arbeit erstellen.
  
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• Rollenbasierte Schulungsanforderungen und Kompetenz-SchwellenVerlangt, dass Mitarbeitende eine AI-Literacy-Schulung absolvieren, bevor sie AI-Tools für sensible Arbeit nutzen, etwa zentrale HR-Prozesse, Kundenkommunikation oder Finanzanalysen. Überlegt verschiedene Schulungsniveaus je nach Komplexität des Use Case.
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Warum es sich jetzt lohnt, eure AI-Policy an globalen Standards auszurichten

Wie die AI-Adoption entwickeln sich auch AI-Regulierungen rasant. Der EU AI Act verändert bereits, wie globale Unternehmen AI-Governance angehen, auch für US-basierte Teams. Gleichzeitig entstehen US-Regulierungen Stück für Stück, mit Gesetzen auf Bundesstaatenebene und branchenspezifischen Anforderungen, die schnell auftauchen.

Genau deshalb spricht viel dafür, eure Policy jetzt rund um etablierte Frameworks aufzubauen. Zwei international anerkannte Standards bieten das Fundament, das die meisten Unternehmen brauchen: ISO 42001 und das NIST AI Risk Management Framework (RMF).

ISO 42001 ist ein Management-System-Standard, der speziell für AI-Governance entwickelt wurde. Er definiert, wie ihr AI-Systeme nach Risikoniveau klassifiziert, Governance-Strukturen mit klaren Rollen aufbaut und Kontrollen über den gesamten AI-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zum Deployment implementiert.

NIST AI RMF ist ein US-fokussiertes Framework für den Aufbau vertrauenswürdiger AI-Systeme. Es legt den Schwerpunkt darauf, Risiken bestimmten AI-Merkmalen zuzuordnen, Systemleistung anhand definierter Metriken zu messen und diese Risiken durch technische und organisatorische Kontrollen zu managen.

Beide Frameworks sind in tausenden Unternehmen erprobt. Wenn ihr euch jetzt an diesen Standards orientiert, baut ihr Governance auf, die sich anpassen lässt, sobald neue Gesetze entstehen. Statt eure gesamte Policy neu zu bauen, könnt ihr einzelne Kontrollen aktualisieren, um neue Anforderungen abzubilden.
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Die praktischen Vorteile internationaler AI-Frameworks

Gemeinsam geben euch diese Frameworks eine gemeinsame Sprache, um AI-Governance mit Auditor:innen, Aufsichtsbehörden und Business-Verantwortlichen zu besprechen.

Die Ausrichtung an etablierten Standards reduziert Doppelarbeit. Gleichzeitig könnt ihr strukturierte Ansätze für Risikoklassifizierung, Lifecycle-Management und Kontrollumsetzung einführen, ohne alles von Grund auf neu zu bauen.

Standardisierung kann zudem das Vertrauen der Mitarbeitenden stärken. Wenn ihr branchenweite Best Practices statt willkürlicher interner Regeln befolgt, zeigt ihr eurem Team, dass ihr Governance ernst nehmt.

Für Unternehmen mit globalen Operationen oder Enterprise-Teams, die komplexe AI-Deployments managen, liefern diese Frameworks erprobte Ansätze, die sich an die Entwicklung der Regulierung anpassen.
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Wer die Umsetzung der AI-Policy verantworten sollte und warum es nicht nur IT oder Recht sein kann

Die meisten AI-Policy-Dokumente starten in IT oder Recht. Das ist für die erste Erstellung sinnvoll, langfristiger Erfolg hängt aber von übergreifender Verantwortung ab, mit HR in einer zentralen Rolle.

IT kann technische Kontrollen definieren. Recht kann Compliance-Anforderungen formulieren. Aber keine dieser Abteilungen hat die nötigen Beziehungen, das Vertrauen oder die Change-Management-Expertise, um eine AI-Policy in der Praxis wirksam umzusetzen. 

Erfolgreiche Umsetzung erfordert, die Lücke zwischen dem, was die Policy sagt, und dem, wie Mitarbeitende tatsächlich arbeiten, zu schließen. Genau hier wird HR essenziell. HR macht aus einem AI-Policy-Dokument einen lebendigen Teil eurer Unternehmenskultur und verknüpft es mit der breiteren HR-Strategie.
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Verteilt Policy-Verantwortung nach Lifecycle-Phase

Wirksame AI-Governance braucht klare Verantwortlichkeiten in jeder Phase. So könnt ihr es in eurem Unternehmen häufig aufteilen, mit einer Struktur, die Engpässe verhindert:

• IT verantwortet die technische Umsetzung: definiert zugelassene Tools, konfiguriert Sicherheitsprotokolle und managt System-Integrationen.
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• Recht verantwortet Risiko und Compliance: formuliert konforme Sprache, prüft regulatorische Risiken und stellt sicher, dass die Policy zu Arbeitsrecht und Datenschutz passt.
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• HR verantwortet das AI-Adoption-Framework und Schulungen: macht die Policy bekannt, liefert Mitarbeitendenschulungen, beantwortet Alltagsfragen und beobachtet, wie wirksam die Policy in der Praxis ist.
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• Business-Unit-Verantwortliche prüfen die Praxistauglichkeit: stellen sicher, dass Policy-Anforderungen für die Workflows ihrer Teams funktionieren, und melden Reibungspunkte, die angepasst werden müssen.
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• Compliance übernimmt das Auditing: verfolgt die Einhaltung, untersucht Verstöße und berichtet über die Wirksamkeit der Policy.
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Mit diesem Ansatz hat jede Abteilung eine klar definierte Rolle, die sich nicht mit einer anderen überschneidet.

IT beantwortet keine Mitarbeitendenfragen, warum bestimmte Tools verboten sind. Das übernimmt HR durch gezielte Kommunikation. Recht überwacht nicht die tägliche Compliance. Das machen Manager:innen durch regelmäßige Check-ins.
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HR ist der Vertrauensanker und Change Agent

HR hat direkten Zugang zu Mitarbeitenden auf allen Ebenen und die Beziehungen, die nötig sind, damit Veränderung hält. People Leaders überbrücken die Lücke zwischen AI-Strategie der Geschäftsführung und der Realität der Mitarbeitenden und sorgen dafür, dass Entscheidungen transparent und an tatsächlichen Arbeitsbedürfnissen ausgerichtet sind.

Aber Vertrauen ist nicht selbstverständlich.  

Wie unser Workforce Trends Report 2026 zeigt, glauben 81 % der HR-Verantwortlichen, dass sie sich erfolgreich für Mitarbeitende einsetzen, während nur 54 % der einzelnen Mitarbeitenden zustimmen. Wer den AI-Policy-Rollout mit Transparenz und Empathie führt, baut dieses Vertrauen wieder auf.

HR beantwortet die Fragen, die Mitarbeitenden am wichtigsten sind, etwa „Wie verändert das meine tägliche Arbeit?" Indem HR technische Anforderungen in praktische Orientierung übersetzt, adressiert es Sorgen um die Jobsicherheit und schafft Feedback-Kanäle, die Probleme sichtbar machen, bevor sie sich verfestigen.

So könnt ihr AI-Policy als Wachstumschance positionieren. Verantwortungsvolle AI-Nutzung wird zur wertvollen Kompetenz und das Gespräch verlagert sich von Compliance hin zur beruflichen Entwicklung.

„Für mich geht es bei AI-Skills nicht darum, Prompts zu beherrschen oder die neuesten Tools zu kennen. Es geht darum, wie Menschen denken, lernen und sich anpassen. Wenn ich auf ‚AI-Skills' teste, teste ich eigentlich auf die menschlichen Fähigkeiten, die Menschen helfen, in einer von AI geprägten Welt erfolgreich zu sein."

— Jenny Podewils, Co-CEO bei Leapsome

Echte Governance braucht laufende Kontrolle

Euer AI-Policy-Dokument wirkt nur, wenn Mitarbeitende es verstehen und ihr seine Wirksamkeit in der Praxis beobachtet. Statische Policys werden leicht ignoriert und veralten. Wirksames Risikomanagement braucht kontinuierliches Review, Reporting und Iteration.
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✅ Macht Schulungen rollenspezifisch und skalierbar: Wer Meeting-Notizen mit AI entwirft, braucht andere Orientierung als jemand, der Engagement-Daten analysiert. Plattformen wie Leapsome Learning unterstützen AI Upskilling, das mit euren Tools mitwächst.
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✅ Nutzt Feedback-Loops, um Probleme früh sichtbar zu machen: Regelmäßige Umfragen zeigen, wo Mitarbeitende unsicher sind oder wo die Policy Reibung erzeugt. Leapsome Surveys machen auf Probleme aufmerksam, bevor sie zu Sicherheitsvorfällen werden, und Leapsome AI fasst Muster zusammen, sodass ihr schneller handeln könnt.
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✅ Verknüpft Policy-Einhaltung mit Entwicklungsgesprächen: Wenn Manager:innen verantwortungsvolle AI-Nutzung in Performance Reviews oder 1:1s ansprechen, signalisiert das Bedeutung. Wenn Lernpfade AI-Literacy beinhalten und mit der Rollen-Progression verbunden sind, erleben Mitarbeitende Kompetenzaufbau statt Compliance.
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✅ Tracked Vorfälle, um eure Policy zu verbessern: Wenn jemand versehentlich vertrauliche Daten mit einem AI-Tool teilt, nutzt das als Lernmoment. Prüft, ob die Schulung klar war, die Einschränkungen Sinn ergaben oder die Eskalationsprozesse angepasst werden müssen, um den AI Skills Gap zu schließen.
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AI-Policy ist kein Dokument, das ihr einmal schreibt und ablegt. Echte Governance lebt davon, wie euer Team AI täglich nutzt, wie Manager:innen verantwortungsvolle Praktiken stärken und wie schnell ihr nachjustiert, wenn etwas schiefläuft. Wirksame Policys entwickeln sich mit eurem Unternehmen und werden auf Basis dessen aktualisiert, was in der Praxis passiert.

Holt euch eure kostenlose AI-Policy-Vorlage

Nutzt unsere anpassbare Vorlage, um euch an international anerkannten Standards zu orientieren: zugelassene Tools, Umgang mit Daten, menschliche Kontrolle und rollenbasierte Schulungsprotokolle.

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FAQs zu AI-Policy-Vorlagen

Wie oft sollte eine AI-Policy überprüft oder aktualisiert werden? 

Überprüft eure AI-Policy im ersten Jahr der Umsetzung mindestens quartalsweise und geht dann zu halbjährlichen Reviews über, sobald sich die Prozesse stabilisiert haben. Beobachtet kontinuierlich das Feedback der Mitarbeitenden über Umfragen, um Reibungspunkte zu identifizieren, die vor eurem geplanten Review-Zyklus eine Anpassung der Policy erfordern.
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Welche Tools oder Plattformen werden typischerweise von einer AI-Tool-Usage-Policy abgedeckt? 

Die meisten AI-Policys behandeln generative AI-Plattformen wie ChatGPT, Claude, Gemini und Microsoft Copilot. Sie decken außerdem AI-Funktionen in Alltagswerkzeugen wie Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce und Slack ab. Eure Policy sollte zwischen Enterprise-Versionen mit Datenschutzvereinbarungen und Consumer-Versionen ohne Business-Schutz unterscheiden.
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Wie schule ich Mitarbeitende auf unsere AI-Policy-Richtlinien? 

Startet mit Onboarding-Schulungen, die Policy-Grundlagen, zugelassene Tools und Regeln zum Umgang mit Daten abdecken. Bietet anschließend rollenspezifische Schulungen, je nachdem, wie unterschiedliche Teams AI nutzen. Verwendet wann immer möglich reale Arbeitsszenarien. Plattformen wie Leapsome Learning erlauben es euch, Lernpfade an Job-Funktionen zu knüpfen und den Abschluss zu tracken. Verstärkt das durch Manager-Check-ins in 1:1s.
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Wie stelle ich menschliche Kontrolle bei der AI-Nutzung im Job sicher? 

Definiert klare Approval-Workflows für AI-generierte Inhalte, bevor sie ein externes Publikum erreichen oder Entscheidungen beeinflussen. Weist qualifizierte Reviewer:innen je nach Content-Art zu: Manager:innen prüfen Performance-Zusammenfassungen, Recht prüft Verträge, Compliance prüft regulierte Kommunikation. Baut die Kontrolle direkt in eure Prozesse ein, indem ihr in Projektmanagement-Tools eine menschliche Freigabe verlangt.