KI-Assistenten auf Geräten: Warum Kontrolle Vertrauen schafft

Am Wochenende passiert’s oft nebenbei: Ein Firmware-Update läuft durch, der Fernseher startet neu – und plötzlich ist eine neue App da. Bei vielen LG-Nutzer:innen war es Mitte Dezember 2025 genau so: Microsoft Copilot tauchte nach einem Update auf dem Fernseher auf – und ließ sich nicht einfach entfernen. Das ist kein „Feature“, das ist ein Vertrauensproblem.

Was nach einem Tech-Aufreger klingt, ist in Wahrheit ein Lehrstück für alle, die KI in Kundenerlebnissen einsetzen – also auch für Einzelhandel und E-Commerce. Und (weil dieser Beitrag Teil unserer Reihe „KI in Bildung und EdTech“ ist) genauso für Schulen, Hochschulen und Lernplattformen: KI wird akzeptiert, wenn sie hilft – und abgelehnt, wenn sie sich aufdrängt.

Der springende Punkt: KI muss nicht nur gut sein. Sie muss steuerbar, transparent und freiwillig sein. Sonst kippt Nutzen in Widerstand – und der ist teuer.

Was der Copilot-Fall wirklich zeigt: „KI ohne Opt-out“ ist Gift

Die zentrale Botschaft dieses Vorfalls lautet: Wenn KI ungefragt auf Alltagsgeräten landet und nicht deaktivierbar ist, entsteht der Eindruck von Kontrollverlust – und der zerstört Akzeptanz schneller als jede schlechte Antwort eines Chatbots.

Im konkreten Fall berichten Nutzer:innen, dass nach einem Update auf LG-Fernsehern eine Copilot-App auftaucht. Das Problem ist weniger die Existenz von Copilot, sondern die Art der Einführung:

• Keine aktive Zustimmung (kein echtes Opt-in)
• Unklare Kommunikation, wofür die KI genutzt wird
• Keine saubere Deinstallation bzw. kaum Kontrolle über Präsenz und Platzierung

Das ist psychologisch gut erklärbar: Menschen akzeptieren neue Technik eher, wenn sie selbst entscheiden können, wann und wie sie sie nutzen. Fehlt diese Wahl, fühlt es sich wie „Zwangsbeglückung“ an – und dann wird KI nicht als Hilfe wahrgenommen, sondern als Eindringling.

Snippet, der hängen bleibt: „KI, die man nicht abschalten kann, ist kein Service – sie ist ein Risiko für Vertrauen.“

Warum das für den Handel relevant ist

Im Handel sehen wir denselben Mechanismus, nur subtiler: Empfehlungslogiken, dynamische Preise, personalisierte Coupons, KI-Chatbots – all das kann Kund:innen unterstützen. Oder sie verprellen.

Sobald sich Personalisierung „heimlich“ anfühlt („Woher wissen die das?“) oder Kund:innen keine klare Kontrolle haben („Warum kann ich das nicht ausstellen?“), entsteht genau dieses Gefühl von Kontrollverlust.

Akzeptanz von KI entsteht durch Wahlfreiheit – nicht durch Präsenz

Akzeptanz ist kein Marketingproblem, sondern ein Produktdesign-Problem. Wer KI erfolgreich einsetzen will, baut zuerst Mechanismen, die Wahlfreiheit garantieren.

In E-Commerce bedeutet das nicht, KI zu verstecken. Es bedeutet, sie sichtbar, erklärbar und optional zu machen.

Opt-in schlägt Opt-out – auch wenn es kurzfristig weniger Nutzung bringt

Viele Teams argumentieren: „Wenn wir es optional machen, nutzt es niemand.“ Ich halte das für zu kurz gedacht. Kurzfristig sinkt die Aktivierung, langfristig steigt Loyalität. Denn Nutzer:innen, die freiwillig zustimmen, sind:

• toleranter bei Fehlern,
• eher bereit, Feedback zu geben,
• eher bereit, Daten zu teilen – wenn der Gegenwert stimmt.

Ein praktischer Ansatz aus Projekten, die ich überzeugender finde als „KI überall“:

1. Klares Opt-in beim ersten Einsatz (nicht im Kleingedruckten)
2. Wählbare Funktionspakete (z. B. „Produktempfehlungen“, „Größenberater“, „Schneller Checkout“)
3. Jederzeitiges Pausieren per Schalter in den Einstellungen

Das wirkt banal. Ist aber der Unterschied zwischen „smarte Hilfe“ und „griffige Überwachung“.

Das EdTech-Pendant: Lern-KI braucht immer einen „Not-Aus“-Schalter

In Bildungskontexten ist es noch sensibler: KI-Features in Lernplattformen (z. B. automatische Feedback-Texte, Lernstandsdiagnostik, adaptive Übungspläne) greifen direkt in Lernprozesse ein. Ohne transparente Steuerung wird daraus schnell der Vorwurf:

• „Die KI bewertet mich heimlich.“
• „Die Lehrkraft sieht Dinge, die ich nicht kontrollieren kann.“
• „Das System entscheidet, was ich als Nächstes lernen muss.“

Ein einfacher Qualitätsstandard, der sich bewährt: KI darf Empfehlungen geben, aber keine Zwangspfade bauen.

Transparenz ist kein Text – Transparenz ist ein Interface

Transparenz entsteht nicht durch eine lange Datenschutzerklärung, sondern durch UI-Entscheidungen. Wer KI in Retail, E-Commerce oder EdTech einführt, sollte Transparenz in drei Ebenen denken:

1) Was macht die KI konkret?

Statt „Wir nutzen KI, um Ihr Erlebnis zu verbessern“ braucht es greifbare Aussagen:

• „Wir schlagen dir 5 Produkte vor, basierend auf deinen letzten 10 Klicks.“
• „Wir schätzen deine Größe anhand deiner bisherigen Retourenquote und Markenpräferenzen.“
• „Wir erkennen Wissenslücken anhand deiner Antworten in den letzten 3 Übungen.“

Je konkreter, desto weniger „Black Box“-Gefühl.

2) Welche Daten fließen ein – und welche nicht?

Kund:innen und Lernende wollen vor allem wissen, wo Grenzen sind. Gute Kommunikation nennt explizit Ausschlüsse:

• „Wir verwenden keine Mikrofonaufnahmen.“
• „Wir verwenden keine Inhalte aus privaten Nachrichten.“
• „Wir speichern Gesprächsverläufe nur X Tage.“

Diese Art von Klarheit reduziert Misstrauen messbar – weil sie mentale Unsicherheit abbaut.

3) Was kann ich steuern?

Transparenz ohne Kontrolle ist nur Information. Kontrolle braucht:

• Schalter (aktivieren/deaktivieren)
• Regler (z. B. „mehr/weniger personalisiert“)
• Erklärkarten („Warum sehe ich das?“)
• Löschoptionen (Verlauf, Profilelemente, Präferenzen)

Der Copilot-Fall zeigt die Gegenfolie: Wenn die Steuerung fehlt, entsteht Ablehnung – selbst bei Leuten, die KI grundsätzlich spannend finden.

Wenn KI auf Endgeräten landet, verändern sich Erwartungen im Handel

KI wird gerade „ambient“: Sie sitzt nicht mehr nur im Browser, sondern in Betriebssystemen, Fernsehern, Lautsprechern und Autos. Dadurch verschiebt sich die Erwartungshaltung der Kund:innen im Handel:

• Sie erwarten Sofort-Antworten (wie bei Assistenten).
• Sie erwarten Kontextverständnis (was habe ich zuletzt gekauft, was passt dazu?).
• Sie erwarten Dialog statt Formular.

Das ist eine Chance für Retail und E-Commerce – aber nur, wenn die Umsetzung nicht nach „aufgedrückt“ aussieht.

Konkretes Beispiel: KI-Beratung im Shop vs. KI-Beratung „im Weg“

Gute KI-Beratung:

• erscheint erst, wenn jemand stockt (z. B. 30 Sekunden auf einer Größentabelle),
• erklärt, warum sie fragt,
• bietet eine schnelle Abkürzung („3 Fragen, dann Vorschlag“),
• lässt sich wegklicken und bleibt weg.

Nervige KI-Beratung:

• poppt beim ersten Seitenaufruf auf,
• fordert Daten ohne Kontext,
• kommt nach dem Wegklicken wieder,
• ist nicht abschaltbar.

Der Unterschied ist nicht „bessere KI“. Es ist bessere Produktethik.

Praxis-Checkliste: So führen Sie KI ein, ohne Vertrauen zu verspielen

Wenn Sie KI im Einzelhandel, im E-Commerce oder in Lernplattformen einführen, sollten diese 7 Punkte nicht verhandelbar sein:

1. Explizites Opt-in für persönliche KI-Funktionen (Personalisierung, Analyse, Verlauf).
2. Ein klarer Aus-Schalter – leicht auffindbar, nicht versteckt.
3. „Warum sehe ich das?“ direkt an Empfehlungen, Preisen oder Lernvorschlägen.
4. Daten-Minimierung als Default (nur das sammeln, was wirklich nötig ist).
5. Fallback ohne KI: Der Prozess muss auch klassisch funktionieren (Suche, Filter, Support).
6. Fehlerkultur im Produkt: „Diese Antwort war falsch“ muss mit einem Klick möglich sein.
7. Update-Kommunikation wie bei Sicherheitsfeatures: Kurz, konkret, mit Wahlmöglichkeiten.

Merksatz für Teams: „Wenn wir es nicht erklären können, sollten wir es nicht automatisieren.“

Was das für Lead-Gen bedeutet (ohne platt zu werben)

Wer Vertrauen sauber baut, bekommt nicht nur weniger Beschwerden – sondern mehr Bereitschaft zur Interaktion: Newsletter-Opt-ins, Kontoerstellung, Kundenkarten, Lernkonten, Feedback. Vertrauen ist der beste Conversion-Treiber, den KI nicht ersetzen kann.

FAQ: Häufige Fragen zu KI-Assistenten, Updates und Kontrolle

Ist es „normal“, dass Apps per Update auftauchen?

Ja, technisch ist das bei Smart-TVs, Smartphones und Plattformen üblich. Problematisch wird es, wenn keine Wahlmöglichkeit besteht oder sich Funktionen nicht entfernen lassen.

Warum reagieren Menschen so empfindlich auf ungefragte KI?

Weil KI als „mitdenkendes System“ wahrgenommen wird. Sobald Menschen vermuten, dass ein System mithört, mitliest oder bewertet, steigt das Bedürfnis nach Kontrolle.

Was ist der wichtigste KPI für „verträgliche“ KI im E-Commerce?

Nicht nur Nutzung. Ich schaue zuerst auf Opt-in-Rate, Deaktivierungsrate, Beschwerdequote und Support-Tickets zur KI. Wenn diese Werte schlecht sind, ist das Feature toxisch – selbst bei hoher Klickrate.

Der bessere Weg: KI als Einladung, nicht als Übergriff

Der Copilot-Ärger auf LG-Fernsehern ist ein gutes Warnsignal: KI wird nicht daran scheitern, dass sie zu wenig kann. Sie scheitert daran, wie sie eingeführt wird.

Für den Einzelhandel und E-Commerce heißt das: Bauen Sie KI-Erlebnisse, die Kund:innen gern aktivieren, weil der Nutzen sofort sichtbar ist – und weil jederzeit klar ist, wer das Steuer in der Hand hat.

Und für Bildung und EdTech gilt dasselbe, nur mit noch mehr Verantwortung: Lernende akzeptieren Assistenz, wenn sie sie als Unterstützung erleben, nicht als heimliche Bewertung. Transparenz, Steuerbarkeit und Freiwilligkeit sind keine Extras – sie sind die Basis.

Wenn KI in immer mehr Geräte „einzieht“, wird eine Frage zur Design-Disziplin für 2026: Wie gestalten wir KI so, dass Menschen sich unterstützt fühlen – und nicht ersetzt oder übergangen?