Dieser Beitrag erschien zunächst im Blog des Instituts für digitale Zukunftstechnologien e.V. (IDiTech).
Produkte finden, Zutatenlisten lesen, Allergene prüfen, Preise vergleichen und gleichzeitig das Budget im Blick behalten: Was im Alltag selbstverständlich wirkt, besteht beim genaueren Hinsehen aus vielen kleinen Entscheidungen. Künstliche Intelligenz könnte uns dabei doch unterstützen, oder?
Genau dieser Frage geht das IDiTech-Projekt „Wearable Shopping Assistant“ nach. Um die These zu prüfen, wird eine smarte Brille mit Kamera und Mikrofon zum persönlichen Einkaufsassistenten. Nutzende können per Sprache Fragen stellen und erhalten unmittelbar Unterstützung – ohne Smartphone oder Einkaufszettel in der Hand.
Doch bevor ein solches System technisch entwickelt wird, stellt sich eine viel grundlegendere Frage: Wie erleben Menschen einen KI-Assistenten beim Einkaufen? Und was macht ihn hilfreich oder gar störend?
Vom Supermarkt ins Labor
Um das herauszufinden, wurde zunächst kein fertiges KI-System entwickelt. Stattdessen entstand ein nachgebauter Mini-Supermarkt, der „Idi-Shop“.
Die Teilnehmenden bewegten sich mit der KI-Brille Ray-Ban Meta durch das Einkaufsszenario und konnten mit „Didi“, dem simulierten KI-Assistenten, sprechen. Sie stellten Fragen, ließen sich bei der Auswahl von Produkten unterstützen oder erhielten Hinweise zu Zutaten und Anforderungen.
Technisch kam dabei ein sogenannter Wizard-of-Oz-Ansatz zum Einsatz: Hinter Didi arbeitete zunächst keine fertige KI, sondern ein Mensch, der die Fragen der Teilnehmenden über einen WhatsApp-Call in Echtzeit beantwortete.
Dieser Ansatz ermöglicht es, das spätere Nutzungserlebnis realitätsnah zu untersuchen, bevor Zeit und Ressourcen in die vollständige technische Entwicklung investiert werden.
Zwei Einkäufe – und zwei unterschiedliche Assistenten
16 Personen nahmen an der ersten Untersuchung teil, die Mehrheit war zwischen 30 und 44 Jahre alt. Fast alle hatten bislang keine Erfahrung mit VR- oder AR-Brillen, waren als tägliche Smartphone-Nutzende aber grundsätzlich mit digitalen Technologien vertraut.
Jede Person absolvierte zwei Einkaufsaufgaben mit konkreten Vorgaben.
Entscheidend war jedoch nicht nur die Einkaufsaufgabe. Untersucht wurden auch zwei unterschiedliche Verhaltensweisen des Assistenten.
Im reaktiven Modus antwortete Didi ausschließlich auf Fragen. Im proaktiven Modus meldete sich der Assistent dagegen von sich aus und gab beispielsweise Hinweise oder Warnungen zu Produkten.
Damit ging es um eine Frage, die über das bloße Einkaufsszenario hinausreicht: Soll ein KI-Assistent warten, bis wir ihn brauchen oder selbst erkennen, wann seine Unterstützung sinnvoll sein könnte?
Dem schließt sich dann auch gleich eine zweite Frage an, die für die weitere Entwicklung noch wichtiger werden dürfte: Wie persönlich sollte solch ein Assistent sein? Denn je besser er Vorlieben, Gewohnheiten oder individuelle Anforderungen der Nutzenden kennt, desto gezielter kann er unterstützen. Gerade dann, wenn er von sich aus aktiv werden soll.
Proaktive Unterstützung kommt gut an
Die Ergebnisse geben darauf eine erste interessante Antwort.
Grundsätzlich wurden beide Varianten positiv bewertet. Der proaktive Assistent schnitt bei den meisten untersuchten Kriterien jedoch etwas besser ab.
Besonders deutlich zeigte sich das bei der Zufriedenheit: Auf einer Skala von eins bis sechs erreichte der proaktive Didi durchschnittlich 5,58 Punkte, der reaktive 4,86. Auch bei der Frage, ob der Assistent die Nutzenden verstanden hat, lag die proaktive Variante vorne (5,75 gegenüber 5,38). Ähnliche Unterschiede zeigten sich bei wahrgenommener Hilfe und Vertrauen.
Bemerkenswert ist dabei: Die zusätzliche Eigeninitiative wurde nicht als störender wahrgenommen. Bei diesem Kriterium unterschieden sich beide Varianten praktisch nicht.
Auch beim Erlebnis selbst zeigte sich ein Vorteil: Der proaktive Didi wurde als etwas unterhaltsamer bewertet. Und sogar ein kleiner Verkaufseffekt ließ sich beobachten: In drei Fällen gelang es dem proaktiven Assistenten sogar, ein zusätzliches Produkt zu verkaufen.
Die Ergebnisse deuten damit darauf hin, dass Nutzende von einem KI-Assistenten durchaus mehr erwarten können als bloße Antworten auf ihre Fragen. Eigeninitiative kann einen Mehrwert schaffen, sofern sie zur Situation passt.
Nicht jeder Einkauf braucht KI
Gleichzeitig zeigte die Untersuchung sehr deutlich, dass technische Machbarkeit allein noch keinen sinnvollen Anwendungsfall schafft.
Die Teilnehmenden sahen durchaus Vorteile in der Unterstützung: Zutaten und Allergene lassen sich leichter prüfen, Produkte schneller finden und Budgets während des Einkaufs besser im Blick behalten. Auch eine mögliche Zeitersparnis wurde positiv bewertet.
Beim normalen Wocheneinkauf im vertrauten Supermarkt war der wahrgenommene Mehrwert dagegen begrenzt. Wer seinen Markt, seine Produkte und seine Routinen kennt, benötigt nicht zwangsläufig einen digitalen Assistenten.
Interessant wird die Technologie deshalb vor allem dort, wo Einkaufen komplexer wird.
Von der Einkaufshilfe zum persönlichen Assistenten
In den Gesprächen mit den Teilnehmenden entstanden zahlreiche Ideen, die über die ursprüngliche Versuchsanordnung hinausgehen.
Ein zukünftiger Assistent könnte beispielsweise Menü- und Wochenpläne erstellen, Rezepte vorschlagen und daraus automatisch Einkaufslisten ableiten. Im Geschäft könnte er die optimale Route zu den benötigten Produkten berechnen und Schritt für Schritt durch den Einkauf führen.
Vor allem aber wünschen sich Nutzende einen persönlichen und lernenden Assistenten, bei dem sie selbst bestimmen können, wie viel Unterstützung sie erhalten.
Besonders interessant erscheinen Anwendungen in unbekannten Umgebungen – etwa in einem fremden Supermarkt oder Baumarkt – sowie beim Einkauf für andere Menschen, gerade wenn sie besondere Anforderungen haben.
Ein weiteres großes Potenzial liegt in der Barrierefreiheit. Für sehbeeinträchtigte oder reizempfindliche Menschen könnte ein intelligenter Assistent beispielsweise Informationen über Produkte und Umgebung zugänglich machen, Orientierung geben oder bestimmte Aufgaben während des Einkaufs erleichtern.
Damit verändert sich die Perspektive: Aus einer technischen Spielerei wird möglicherweise ein Assistenzsystem, das dort unterstützt, wo Menschen tatsächlich Unterstützung benötigen.
Wie persönlich darfs denn sein?
Klar ist, je mehr ein Assistent über den Nutzenden weiß, desto gezielter kann er helfen. Kennt Didi beispielsweise Ernährungspräferenzen, Allergien, Unverträglichkeiten, das verfügbare Budget oder bevorzugte Produkte, muss die Nutzerin oder der Nutzer diese Informationen nicht bei jedem Einkauf neu mitteilen. Ein proaktiver Assistent könnte sie direkt berücksichtigen und beispielsweise vor einem ungeeigneten Produkt warnen oder passende Alternativen vorschlagen.
Damit wird die Gestaltung persönlicher Nutzerprofile selbst zum Forschungsgegenstand. Welche Informationen braucht ein Wearable Shopping Assistant tatsächlich? Wie gelangen persönliche Präferenzen in das System? Welche Daten davon werden dauerhaft gespeichert und welche nur für den aktuellen Einkauf genutzt? Und wie lässt sich sicherstellen, dass Nutzende selbst darüber entscheiden können, welche Informationen ihr Assistent kennt und verwendet?
Klar ist, solange ein Assistent lediglich öffentlich verfügbare Produktinformationen oder die Daten des jeweiligen Shops verarbeitet, bleibt die Personalisierung begrenzt. Seine eigentliche Stärke könnte er dort entfalten, wo solche Informationen mit individuellen Präferenzen verknüpft werden. Gerade deshalb müssen Personalisierung und Schutz persönlicher Daten von Beginn an mitgedacht werden.
Eine Hürde bleibt: mit der Brille sprechen
Eine Herausforderung zeigte sich allerdings ebenfalls deutlich: Im geschützten Testraum empfanden die Teilnehmenden die Sprachsteuerung kaum als problematisch. Für einen vollen Supermarkt sahen viele das anders. Öffentlich mit einer Brille zu sprechen, könnte für Nutzende eine soziale Hemmschwelle darstellen.
Interessanterweise deutete sich bereits während des Experiments ein Gewöhnungseffekt an. Im zweiten Durchlauf wurde das Sprechen mit der Brille von mehreren Teilnehmenden bereits als weniger ungewohnt empfunden.
Auch alternative Interaktionsmöglichkeiten könnten diese Hürde reduzieren, beispielsweise leiseres Sprechen oder andere Formen der Bedienung.
Gerade dieser Punkt zeigt, warum Nutzerstudien frühzeitig in die Entwicklung neuer KI-Anwendungen einbezogen werden sollten. Ob eine Technologie im Alltag funktioniert, entscheidet sich nicht allein an ihren technischen Fähigkeiten.
Der nächste Schritt: Aus „Didi“ wird echte KI
Die erste Untersuchungsphase liefert damit wichtige Hinweise für die weitere Entwicklung.
Im nächsten Schritt soll die bisher simulierte Assistenz in eine agentische KI-Lösung überführt werden. Der Chatbot wird auf Basis der Erkenntnisse aus den Tests weiterentwickelt, relevante Datenquellen werden definiert und eingebunden.
Anschließend sind erneute Labortests geplant; diesmal mit einem realen KI-gestützten Chatbot.
Dabei sollen nicht nur Nutzerakzeptanz und technische Rahmenbedingungen weiter untersucht werden. Auch die Frage nach dem richtigen Grad der Personalisierung rückt stärker in den Fokus: Welche Informationen braucht der Assistent, um tatsächlich hilfreich zu sein? Wie persönlich darf und soll insbesondere ein proaktiv agierender Assistent werden? Und wie lassen sich persönliche Präferenzen so einbinden, dass die Nutzer die Kontrolle über ihre Daten behalten?
Damit denkt das Projekt bewusst über die reine technologische Umsetzung hinaus. Denn mit zunehmender Personalisierung werden Fragen der Datennutzung und des Datenschutzes zu einem wesentlichen Bestandteil der Gestaltung des Assistenzsystems. Am Ende steht deshalb nicht nur die Frage, ob eine KI beim Einkaufen helfen kann. Interessanter ist die Frage, unter welchen Bedingungen Menschen diese Hilfe tatsächlich annehmen und als Mehrwert erleben.
Die ersten Ergebnisse des Wearable Shopping Assistant liefern darauf bereits eine wichtige Antwort: KI muss nicht möglichst viel können. Sie muss im richtigen Moment das Richtige tun – und dafür möglicherweise gerade genug wissen, so viel wie nötig, so wenig wie möglich.
Der Wearble Shopping Assistant ist ein Projekt des Instituts für digitale Zukunftstechnologien e.V. (IDiTech) zur Erprobung neuer Technologien im Bereich virtuelle Assistenz. Das Projekt wird begleitet und umgesetzt von den Mitgliedsunternehmen Agentic Systems, ComGuard AI, Fraunhofer FIT und dem ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V.
