Ob beim Training oder im Routenbau, für Hallenbetreiber oder Hobbyathletinnen: Wir haben uns einige Beispiele angeschaut, wie Künstliche Intelligenz aktuell den Klettersport prägt, was künftig noch kommen könnte und welche Vorteile und Risiken sich dabei gegenüberstehen.
In diesem Artikel
Personalisiertes Training und Performance-Analyse mit KI
Die wohl meistgenutzte KI-Leistung unter Kletterinnen und Kletterern findet im Trainingsraum statt. Damit ist aber nicht nur der selbst erstellte Trainingsplan von ChatGPT, Gemini und Co. gemeint. Schon jetzt bieten spezielle Apps wie Progression eine vollständig KI-basierte Trainingserfahrung beim Krafttraining. Mit dabei: ein wöchentlicher Übungsplan, Statistik-Insights und ein „Trainer“ als jederzeit erreichbarer Chatbot.
Weitere aktuelle Entwicklungen im Trainingsbereich fokussieren sich auf KI-gestützte Bewegungsanalyse. Tools wie Climbalyzer, Climb AI oder Belay AI, für das zum Beispiel Magnus Midtbø wirbt, analysieren per Video die Technik des Kletterers, vergleichen Versuche und liefern teils Verbesserungsvorschläge in Echtzeit. Neu ist das zwar im Klettersport, aber nicht im Sport grundsätzlich: Auch im Fußball oder Rudern gibt es seit einigen Jahren KI-Software mit genau diesem Schwerpunkt. User brauchen zum Filmen meist nur eine Smartphone-Kamera statt physische Sensoren, um ihre Kletter-Performance messen zu lassen. Analysiert werden etwa Körperschwerpunkt, Geschwindigkeit und Neigungswinkel in den verschiedenen Körperteilen.
Anders als KI-gestützte Trainingspläne sind solche Bewegungsanalyse-Tools noch nicht im Breitensport angekommen, BelayAI befindet sich beispielsweise noch in der Beta-Phase. Langfristig sollen sowohl Hobbykletterer als auch professionelle Teams aus Trainern und Athleten profitieren, heißt es seitens der Entwickler. Die Technologie hat das Potenzial, Klettertraining an der Wand erstmals direkt und individuell messbar zu machen. Perspektivisch ist es auch möglich, dass sie bei Kletterwettkämpfen zum Einsatz kommt.
Grenzen von KI als Trainingstool
Insgesamt ist die Rolle von Künstlicher Intelligenz beim Thema Klettertraining nicht unumstritten. Für viele Hobbykletterinnen und -kletterer mögen offensichtliche Vorteile eines kostengünstigen, individuellen Trainings bzw. Feedbacks überwiegen. Indem Trainingsdaten kontinuierlich erhoben werden, können sogar KI-gestützte Angebote außerdem sogar Strategien zu Belastungsmanagement und Verletzungsprävention zu entwickeln.
Gleichzeitig unterliegt sämtlicher Output von Künstlicher Intelligenz immer auch menschlicher Interpretation – Trainingserfahrung und Know-How lassen sich dabei nicht ersetzen. Dasselbe gilt für medizinische Befunde oder Ratschläge, bei denen Künstliche Intelligenz keine verlässliche Quelle ist. Hinzu kommt, dass Klettern wohl eine der biomechanisch komplexesten Sportarten ist und KI-Analysen erst noch beweisen müssen, dass sie diese enorme Bewegungsvielfalt so abbilden können, dass ein echter Mehrwert für Kletterer entsteht.
Und schließlich ist da noch das Thema Datenschutz, das gerade bei Video-Analyse-Tools künftig relevant werden dürfte. Trotzdem gilt bereits heute: Wer auf KI-Tools zum Trainieren zurückgreift, sollte die jeweiligen Nutzungsbestimmungen prüfen, um die mögliche Nutzung der Daten durch Dritte im Blick zu behalten – auch wenn zumindest im Europäischen Wirtschaftsraum meist ein strengerer Verbraucherschutz gilt als in anderen Teilen der Welt.
KI-optimierter Routenbau und Boulder-Tracking
Auch die Routen und Boulder, an denen wir in den Hallen klettern, könnten in Zukunft mehr von Künstlicher Intelligenz beeinflusst werden. Unwahrscheinlich ist zwar, dass Routenbauer künftig spezifische Anweisungen von einer generativen KI bekommen – auch wenn dieses YouTube-Experiment von Catalyst Climbing zeigt, dass dabei je nach Prompt-Qualität überraschend verwertbare Ergebnisse entstehen, die gerade Routenbau-Anfängern Anhaltspunkte geben können.
Stattdessen setzt KI-optimierter Routenbau aktuell an der analytischen Seite an. Insbesondere das dänische Unternehmen ClimbAlong stellt mit seinem System SPOT seit 2025 Boulderhallenbetreiber vor neue Möglichkeiten, den Routenbau aktiv zu steuern. Die Crux: Um das Angebot zu nutzen, müssen Hallen Kameras installieren, die alle Versuche (erfolgreich oder nicht) in den Bouldern registrieren und verwerten.
Aus datenschutzrechtlicher Sicht ein diskutables Thema – insbesondere falls die Aufzeichnungen eine personenbezogene Auswertung zulassen. Climb Along wirbt bei Hallen vor allem damit, dass so wertvolle Einblicke geschaffen würden: in die Beliebtheit, Abnutzung und Sicherheit von Bouldern, aber auch in die Erfolgsquote der Kletterer und damit in die Angemessenheit der vergebenen Schwierigkeit.
Ein Zwiespalt zwischen Effizienz und Kreativität?
„Wir glauben, dass Routenbauziele mit einer methodischen Herangehensweise und genug Daten kontinuierlich verbessert werden können“, sagen die Entwickler. Hallenbetreiber könnten durch die KI-gestützten Analysen gezielt Boulder in besonders nachgefragten Stilen anbieten. Stark frequentierte Sektoren können klar identifiziert und beispielsweise öfter umgeschraubt werden. In Zeiten von starkem kommerziellen Druck und Konkurrenz unter Boulderhallen ein durchaus lukrativer Anreiz für Betreiber, ihr Angebot ohne lästige Feedback-Zettel gezielt zu verbessern.
Was zunächst dystopisch wirken mag, könnte auch für Routenbauteams Vorteile bringen. Boulder-Feedback ist in den meisten Hallen ein interner Dauerbrenner, aber zwangsläufig subjektiv und höchstens auf Eigeninitiative der Kunden hin messbar. Lückenlose Daten zu beispielsweise der Top-Rate von Bouldern können hier tatsächlich eine objektives Feedback für Hallen und Routenbau liefern, das andernfalls meist anekdotisch bleibt („Starke Kletterin XY hat die neue Level 7 von 8 nicht geschafft. Viel zu schwer geschraubt!“).
Dass Bouldern kein durchoptimiertes Kundenerlebnis sein muss, lässt sich an dieser Stelle ebenfalls argumentieren, ist aber angesichts der Kommerzialisierung des Sports für viele Hallenbetreiber heute keine realistische Perspektive mehr. Es ist durchaus möglich, dass Routenbau durch Künstliche Intelligenz künftig standardisierter und effizienter wird – wahrscheinlich ist auch, dass die Kreativität von Routenbauerinnen und Routenbauern darunter leidet, wenn etwa bestimmte Stile gezielt nachgefragt werden.
Gleichzeitig es extrem unwahrscheinlich, dass KI den Beruf vollständig ersetzen kann, gerade wenn es um die Beurteilung von Sicherheitsaspekten geht. Auch dieses Beispiel von Künstlicher Intelligenz im Klettersport steht gerade noch ziemlich am Anfang – wie sehr das Angebot in der Breite angenommen wird, muss sich erst noch zeigen.
Mehr Sicherheit am Autobelay durch KI-Check
Auch am Seil tut sich was beim Thema Künstliche Intelligenz. Das katalanische Unternehmen Lizcore ist überzeugt: KI kann Kletterhallen sicherer machen. Das Unternehmen widmet sich dabei einer der größten Risikoquellen – den Selbstsicherungsautomaten. Autobelays stellen laut DAV-Unfallstatistik 2025 eine besondere Gefahr für Kletterer dar, da der Partnercheck wegfällt und ein Bedienungsfehler (nicht richtig eingebunden) tödliche Folgen haben kann.
Lizcore will mit seiner Technologie Gefahrensituationen am Selbstsicherungsautomaten schon vor dem Losklettern erkennen. Gemeinsam mit der Universität Barcelona legte das Unternehmen dieses Jahr ein Proof of Concept vor. Darin vorgesehen: die Nutzung von KI-gestützten Kameras, Zugangskontrollen und Warnungen in Echtzeit.
Das Sicherheitssystem soll etwa dafür sorgen, dass nur autorisierte Kletterer mit absolvierter Schulung das Autobelay überhaupt aktivieren können. Eine KI-gestützte Kamera soll überprüfen, ob Gurt und Karabiner richtig sitzen, ob die Route im sicheren Arbeitsbereich des Sicherungsautomaten liegt und ob der Sturzbereich frei ist. Bei einer Gefahr oder Fehlfunktion gibt das System akustische und optische Warnsignale und informiert das Hallenpersonal per Smartphone. Die gesammelten Nutzungsdaten können von Hallenbetreibern außerdem für die Überwachung und Wartung der Autobelays genutzt werden, so das Unternehmen.
Was in der Vorstellung gut klingt, ist derzeit aber noch nicht auf dem Markt verfügbar. Lizcore arbeitet mit einem Wartelistenprinzip und stellt dabei nicht nur das Autobelay-Sicherheitssystem in Aussicht, sondern wirbt mit einer ganzheitlichen Software. Diese soll mittels KI auch Daten zur Routennutzung, Wartungserinnerungen sowie diverse Routenbau-Anknüpfungspunkte bieten – also nicht unähnlich wie das dänische System SPOT.
Kletter-Deepfakes und KI-Slop auf Social Media
Würde man KI-Entwicklungen im Klettersport nach dem Prinzip „the Good, the Bad and the Ugly“ sortieren, wären KI-generierte Bilder und Videos noch vor wenigen Jahren in letztere Kategorie gefallen. Um „KI-Slop“, also mit Künstlicher Intelligenz erstellten Content, zu erkennen, reichte es meist, die Finger zu zählen oder in den Gesichtern etwas näher heranzuzoomen.
Dank der rasanten Entwicklung von generativer KI ist es heute deutlich schwerer, KI-Content zu erkennen. Gleichzeitig schätzen Experten, dass sich der Anteil von KI-generierten Online-Artikeln von 5 Prozent (in 2022) auf 50 Prozent (in 2025) erhöht hat (Der Anteil von KI-generierten Artikeln auf LACRUX.com liegt übrigens bei null Prozent). Auf Instagram oder Facebook wird der KI-Anteil auf zwischen 20 und 30 Prozent geschätzt.
Auch in der Kletter-Bubble gibt es unzählige Bilder und Videos, die vollständig KI-generiert sind. Ein besonders drastisches Beispiel deckte kürzlich eine Recherche von Climbing Magazine auf: Der YouTube-Account „The Last Climb“, der mittlerweile mehr als 100 reißerische Videos über spektakuläre und meist tödliche Kletterunfälle veröffentlicht hat – die in der Realität aber nachweislich nie stattgefunden haben. Personen und Vorfälle aus den Videos tauchen in keiner Recherche auf, auch Quellen werden nicht dargelegt.
Ein kursorischer Blick in die Kommentare unter den Videos zeigt: Der KI-Content wird überwiegend nicht als fake erkannt. Im Gegenteil: Die kontroverse Aufmachung der Inhalte liefert dem Betreiber wertvolle Aufmerksamkeit und mehr als 20.000 Abonnenten.
Echt oder nicht?
Fake-Videos über erfundene Kletter-Unfälle gelten im schlimmsten Fall als Ragebait und Desinformation. Die eigentliche Gefahr von gut gemachten Kletter-Deepfakes lauert aber dort, wo es um sicherheitsrelevante Themen wie Material, Sicherungstechniken oder Routenbeschreibungen geht. Auch wenn solche Inhalte (noch) nicht in unseren Social-Media-Feeds auftauchen, gilt es kritisch zu bleiben und über digitale Medienkompetenz zu sprechen.
Bei Unsicherheit, ob etwas KI-generiert oder authentisch ist, helfen folgende Fragen: Wie plausibel und realistisch sieht der Inhalt aus? Wie glaubhaft und seriös ist die Quelle? Kann ich das anderswo verifizieren? Zwar gibt es bereits Software, die KI-Inhalte erkennen kann – genauso wie eine KI-Kennzeichnungspflicht bei Meta. In der Realität gibt es aber zu viele Möglichkeiten und Tools, KI-generierten Content zu verschleiern und Erkennungssysteme zu umgehen.
Fakt ist: Mehr als 80 Prozent von dem, was auf Meta-Plattformen ausgespielt wird, wird im Hintergrund ohnehin durch KI entschieden. Schätzungsweise bis zu einem Viertel des tatsächlichen Contents ist KI-generiert. Was wir in sozialen Medien sehen, können wir also nur bedingt entscheiden – ob wir auf KI-Slop reinfallen schon.
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Credits Titelbild: Bild: Adobe Stock/Standardlizenz, ALIDA, Datei Nr. 1912221697
Quellen
- Belay AI (2026): AI that understands climbing.
- CBJ (2025): AI-Powered Routesetting Management: ClimbAlong’s SPOT System Puts Route Data at Your Fingertips.
- ClimbAI (2026): Your Personal Climbing Coach.
- Climbing Economics (2024): Part 1: (Artificially) Intelligent Route Setting.
- Climbing Magazine (2026): Climbing AI Slop is Here. Before You Fall for It, Read This.
- Lizcore (2026): Safety Gate Auto-belay: Say ‚goodbye‘ to climbing risks in your gym.