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Agentic AI zwischen Komfort und Kontrollverlust: Eine empirische Analyse der Akzeptanz autonomer KI-Agenten im Spannungsfeld von Effizienzgewinn und Datensensibilität
Abstract
Zusammenfassung Die Evolution der Künstlichen Intelligenz (KI) vollzieht derzeit einen Paradigmenwechsel von reaktiven Chatbots hin zu autonomen KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe Aufgabenfolgen im Auftrag der Nutzenden eigenständig zu planen und auszuführen. Diese Entwicklung verspricht erhebliche Effizienzgewinne im privaten Alltag, etwa bei der Finanzverwaltung oder Terminplanung. Gleichzeitig erfordert der Einsatz solcher Agenten die Preisgabe hochsensibler persönlicher Daten, was ein Spannungsfeld zwischen Nutzenmaximierung und dem Schutz der Privatsphäre (Privacy Calculus) erzeugt. In diesem Spannungsfeld untersucht der vorliegende Beitrag, wie sich unterschiedliche Niveaus von wahrgenommenem Effizienzgewinn und Datensensibilität auf die Akzeptanz von KI-Agenten auswirken. Basierend auf einem erweiterten Technologie-Akzeptanz-Modell (TAM) wurde eine quantitative Online-Studie mittels eines experimentellen Vignetten-Designs durchgeführt. Die Ergebnisse der Strukturgleichungsanalyse (PLS-SEM) zeigen, dass die Akzeptanz hochgradig kontextabhängig ist: Während ein hoher Effizienzgewinn die Nutzungsintention signifikant steigert, wirken wahrgenommene Risiken und Datensensibilität als starke Inhibitoren, die jedoch durch Vertrauen mediiert werden können. Der Beitrag liefert Implikationen für die Gestaltung vertrauenswürdiger Mensch-KI-Interaktionen und diskutiert Rahmenbedingungen für den Einsatz autonomer Agenten.