KI
Wie hilft KI bei der Personalisierung?
12. Februar 2026
|
12 Min Lesedauer
Zusammenfassung
Julian
KI Personalisierung
Relevanz
Vertrauen
Datenminimierung
Inklusion
Recommendation
Echtzeit
Kontrolle
Fairness
Nachhaltige UX
Erwartungen, Wettbewerb, Informationsflut
Wenn Relevanz zur Ablenkung wird
KI verantwortungsvoll nutzen
Purposeful Personalization als Leitbild
Daten, Signale, Feedbackschleifen verstehen
Empfehlungen, Ranking, Exploration einordnen
Use Cases von Onboarding bis Support
Personalisierungspotenziale kurz prüfen
Bias, Filterblasen, Dark Patterns vermeiden
Datenschutz, Consent, Erklärbarkeit schaffen
Roadmap und KPIs pragmatisch wählen
Roadmap und Daten klären
Generative KI und Privacy Tech
Kosten, Daten, Wirkung, Risiken
Offene Fragen zur KI-Personalisierung
Wie viel Daten brauchen wir, um sinnvoll zu personalisieren?
Ist KI-Personalisierung automatisch DSGVO-konform?
Wie vermeiden wir, dass Personalisierung „creepy“ wirkt?
Welche KPIs zeigen, ob Personalisierung wirklich Mehrwert bringt?
Welche Risiken sind in der Praxis am häufigsten?
Müssen wir dafür ein Data-Science-Team aufbauen?
Wie passt Personalisierung zu Nachhaltigkeit und Barrierefreiheit?
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