Die Studie der Wharton School der University of Pennsylvania untersuchte, wie verlässlich KI-Shopping-Agenten bei autonomen Kaufentscheidungen agieren – ein Szenario, das mit dem Aufstieg von Agenten-KI zunehmend praktische Relevanz gewinnt. Kernbefund: Die getesteten Agenten reagierten extrem sensibel auf externe Empfehlungsquellen. Allein die Einbindung einer einzigen Drittquelle wie Wirecutter konnte die Produktpräferenz des Agenten um bis zu 99 Prozentpunkte verschieben – aus einer kaum bevorzugten Option wurde so die klare erste Wahl. Besonders problematisch ist die sogenannte Positionsabhängigkeit: Wurden identische Produktinformationen nur in anderer Reihenfolge präsentiert, änderte sich das Ergebnis des Agenten messbar. Das deutet auf strukturelle Inkonsistenz hin, die weit über zufällige Fehler hinausgeht. Für Konsumenten bedeutet das, dass KI-Agenten im aktuellen Zustand leicht durch gezielte Informationsplatzierung – etwa durch Hersteller oder Plattformen – manipulierbar wären. Die Forschenden sehen in diesen Schwächen ein grundsätzliches Problem für den Einsatz von KI-Agenten in realen Transaktionssystemen, solange keine robusteren Kontrollmechanismen existieren.