Neue CX-Studie: die Konsequenz der Entscheidung bestimmt das Vertrauen in KI

1. Verbraucher:innen wollen KI als Co-Pilot – nicht als Autopilot

Über nahezu alle Anwendungsfälle hinweg bevorzugen Verbraucher:innen eine Form von „Human-in-the-Loop“-KI. Die höchste Zustimmung erhält in der Regel die Option:

„KI macht Vorschläge, ich gebe die finale Freigabe.“

Ebenfalls hohe Zustimmungswerte erzielt:

„KI berät mich, aber ich treffe die Entscheidung und führe die Aktion selbst aus.“

Vollständig autonome KI, die eigenständig handelt oder Entscheidungen trifft, stößt dagegen auf deutlich geringere Akzeptanz.

Management-Interpretation

Verbraucher:innen wünschen sich Unterstützung, aber keinen Kontrollverlust. Erfolgreiche KI-Lösungen sollten daher Empfehlungen liefern, Entscheidungsprozesse transparent machen und Menschen die finale Kontrolle überlassen.

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2. Je höher das Risiko, desto geringer die Bereitschaft zur KI-Nutzung

Bei Entscheidungen mit größeren finanziellen, rechtlichen oder persönlichen Konsequenzen sinkt die Akzeptanz von KI deutlich.

Beispiel Automotive

Niedriges Risiko (Low Stake)

Bei vergleichsweise einfachen Aufgaben zeigen Verbraucher:innen eine deutlich höhere Offenheit gegenüber KI:

• Terminvereinbarungen für Werkstattbesuche
• Einfache Fahrzeugdiagnosen
• Service- und Informationsanfragen

Hier würden rund 40 % der Befragten KI aktiv einbinden oder ihr zumindest teilweise vertrauen.

Hohes Risiko (High Stake)

Anders sieht es bei Entscheidungen mit weitreichenden Konsequenzen aus:

• Auswahl von Finanzierungs- oder Leasingoptionen
• Streitfälle bei Reparaturkosten
• Annahme von Entschädigungsangeboten

In diesen Szenarien würden rund 34 bis 40 % der Befragten KI überhaupt nicht nutzen.

Kernaussage

Sobald finanzielle Auswirkungen, Rechtsfragen oder langfristige Verpflichtungen betroffen sind, steigt das Bedürfnis nach menschlicher Kontrolle deutlich an.

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3. Routineaufgaben bieten das größte KI-Potenzial

Die höchste Akzeptanz zeigen Verbraucher:innen bei wiederkehrenden und standardisierten Aufgaben:

• Terminvereinbarungen
• Erinnerungen
• Statusabfragen
• Liefermanagement
• Rücksendungen
• Adressänderungen
• Standard-Kostenvoranschläge
• Administrative Routineaufgaben

Diese Anwendungsfälle werden überwiegend als:

• leicht überprüfbar,
• risikoarm und
• reversibel

wahrgenommen.

Implikation

Genau in diesen Bereichen können Unternehmen bereits heute die größten Effizienzgewinne erzielen und gleichzeitig eine hohe Akzeptanz bei Verbraucher:innen erreichen.

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4. Finanzielle Entscheidungen sind der kritischste Anwendungsbereich

Der stärkste Widerstand gegenüber KI zeigt sich bei Entscheidungen mit direktem finanziellem Risiko. Besonders kritisch werden bewertet:

• Auto-Finanzierungen und Leasingmodelle
• Buy-Now-Pay-Later-Entscheidungen (BNPL)
• Entschädigungs- oder Rückkaufangebote
• Umfangreiche Reklamationen
• Versicherungsbezogene Entscheidungen

Ein besonders starkes Signal liefert der Retail-Bereich:

Bei der Auswahl eines Ratenzahlungs- oder BNPL-Modells würden 49 % der Verbraucher:innen KI überhaupt nicht nutzen. Dies ist der höchste Ablehnungswert innerhalb der untersuchten Szenarien.

Fazit

Je größer die finanzielle Verantwortung, desto wichtiger werden Vertrauen, Transparenz und menschliche Entscheidungsfreiheit.

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5. Geringe Akzeptanz für autonome KI über alle Branchen hinweg

Die Bereitschaft, einer KI eigenständig Entscheidungen oder Aktionen zu überlassen, liegt selbst bei einfachen Aufgaben häufig nur zwischen 2 % und 15 %. Die Ergebnisse zeigen deutlich:

• Verbraucher:innen akzeptieren KI als Unterstützungssystem.
• Vollständig autonome KI-Systeme stoßen derzeit noch auf erhebliche Vorbehalte.

Erkenntnis

Der Markt befindet sich klar in der Phase des KI-Co-Piloten, nicht des KI-Autopiloten – über alle Branchen hinweg!

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6. High-Stake-Situationen sind vor allem eine Vertrauensfrage

Besonders interessant: Die Ergebnisse deuten nicht darauf hin, dass Verbraucher:innen KI grundsätzlich ablehnen. Stattdessen zeigt sich ein konsistentes Muster:

• Viele Befragte bevorzugen die Option „KI berät, ich entscheide selbst“.
• Die Ablehnung steigt erst deutlich an, wenn KI eigenständig entscheiden oder handeln soll.

Interpretation

Die größte Hürde ist weniger die technische Leistungsfähigkeit von KI als vielmehr die Frage:
Wer trägt die Verantwortung, wenn etwas schiefläuft?

Für Unternehmen bedeutet das: Der Erfolg von KI-Anwendungen hängt nicht allein von der Technologie ab, sondern ebenso von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und klaren Kontrollmöglichkeiten.

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Was bedeuten diese Ergebnisse für Ihr Unternehmen?

Der vollständige Report zeigt unter anderem:

• Welche KI-Anwendungsfälle Verbraucher:innen tatsächlich akzeptieren
• Bei welchen Entscheidungen das Vertrauen in KI sinkt
• Welche Branchen das größte Potenzial für erfolgreiche KI-Einführung besitzen
• Wie Unternehmen Vertrauen in KI-Lösungen gezielt stärken können
• Welche Faktoren die Akzeptanz von Agentic AI beeinflussen

Management-Botschaft

Verbraucher:innen wünschen sich KI als kompetenten Co-Piloten, nicht als autonomen Entscheider. Der wahrgenommene Risiko- und Verantwortungsgrad einer Aufgabe bestimmt maßgeblich die Akzeptanz von KI.

Matthias Grund, Cluster Lead CX/ERM/CHP, Ipsos in Deutschland

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