Neulich dachte ich beim Wocheneinkauf: Wäre schon praktisch, wenn das jemand für mich erledigt. Dass dieser "Jemand" jetzt immer öfter eine KI ist, überrascht wenig – aber wie weit wir damit schon sind, wiederum schon. Nach einer repräsentativen Studie von Ketchum wollen 48 Prozent der aktiven KI-Nutzer:innen originär menschliche Aufgaben wie die Einkaufsplanung Maschine überlassen. Davon wiederum trauen 45 Prozent der KI zu, sämtliche Entscheidungen autonom – also ohne menschliche Intervention – zu treffen. Früher war der Algorithmus Empfehlung, heute wird er Entscheider.
Wo Kaufkraft ist, wächst das KI-Vertrauen
Auffällig: Je höher Einkommen und Bildung, desto eher verlassen sich Menschen auf KI, wenn's ums Shoppen geht. Vor allem im Spektrum der 25- bis 34-Jährigen – also Zielgruppe teurer Markenprodukte – informiert sich knapp ein Drittel schon heute bei Chatbots und KI-Agenten. Interessant ist: Nicht nur Tech-Fans, sondern vor allem Zeit- und Effizienz-orientierte Konsument:innen schieben die Einkaufs-Verantwortung ab. Beim Produktscouting, Preisvergleich, aber auch beim Zusammenstellen von Warenkörben und Bewerten von Kundenrezensionen übernimmt zunehmend die KI den Lead. Die einstige Odyssee durch Vergleichsportale, Foren und Testberichte? Für immer mehr Menschen passé.
Risiken? Transparenz und Kontrolle statt blinder Automatik
So bequem das klingt, ein komisch-flaues Gefühl bleibt (jedenfalls bei mir): 53 Prozent der Befragten teilen die Sorge, Ziel von Manipulation durch undurchsichtige Algorithmen zu werden. Verständliche Kriterien, Klarheit durch Daten und Erklärbarkeit von Entscheidungen rücken daher ins Zentrum – Marken müssen nicht mehr bloß Konsument:innen, sondern KIs "überzeugen". Spannend: Wer schlecht gepflegte, fehlerhafte oder fragmentierte Infos ins Netz stellt, läuft Gefahr, im Auswahlprozess der KI komplett durchs Raster zu fallen. Anders gesagt: Sichtbarkeit entsteht weniger durch Werbe-Krach, sondern durch maschinenkompatible Transparenz.
Was Unternehmen tun müssen: Von SEO zu GEO
Für Marken ist das fast ein Paradigmenwechsel. "Generative Engine Optimization" ersetzt klassische Suchmaschinen-Optimierung. Das Rezept: Produkte klar, konsistent und maschinenlesbar darstellen, unabhängige Quellen pflegen, Zertifikate oder Testergebnisse bereitstellen – und regelmäßig prüfen, wie die große KI-Welt das eigene Angebot "versteht". Wer seine Grundlagen nicht schnell ausbaut, riskiert, dass der KI-Agent zur Konkurrenz schickt. Der Kunde merkt davon womöglich nicht mal mehr etwas – weil die Entscheidung schon vorher fiel.
*Angaben laut Zusammenfassung diverser Antwortoptionen
**Studienteilnehmende mit Hochschulabschluss nutzen KI doppelt so oft als Infoquelle wie Menschen mit einfacherem Abschluss.
Agentic Commerce – also das automatisierte Einkaufen durch KI-Agenten – zieht gerade mit rasantem Tempo in den Alltag ein: Laut Ketchum-Studie will fast die Hälfte der deutschen KI-Nutzer:innen Einkaufsentscheidungen der Maschine anvertrauen, insbesondere kaufkräftige und gebildete Gruppen. Dabei entstehen neue Machtverhältnisse: Marken, die ihre Produktinfos nicht maschinenlesbar aufbereiten, werden von KI-Einkaufssystemen im Zweifel gar nicht mehr ausgewählt – Vertrauen und Transparenz werden zur Pflicht, Manipulationssorgen bleiben. Branchen-Experten und Medien berichten zudem, dass erste Retailer bereits KI-basierte Einkaufsassistenten testen, während Verbraucherschützer vor 'Filterblasen' und Datenrisiken warnen – die Debatte, wie viel Autonomie wir der Maschine geben, steht also erst am Anfang.