Nicht mehr selbst googeln, Restaurants suchen, Freunde anschreiben oder Einkaufsseiten durchklicken: Genau solche Aufgaben soll Metas neuer KI-Agent Muse übernehmen. Seit dem Start am 8. September wurde die App laut Marktforschern bereits mehr als 2,5 Millionen Mal heruntergeladen. Ein Praxistest von CNN zeigt, wie weit solche KI-Agenten inzwischen gekommen sind – und warum man ihnen trotzdem noch nicht blind vertrauen sollte.
Der kleine digitale Assistent heißt Pip.
Oben auf dem Smartphone-Bildschirm sitzt eine Pixar-artige Figur an einem Laptop und tippt.
Während der Nutzer etwas anderes tun kann, arbeitet Pip.
Zumindest soll es sich so anfühlen.
CNN-Techjournalistin Lisa Eadicicco hat Metas neuen KI-Agenten Muse ausprobiert und ihrem persönlichen Assistenten diesen Namen gegeben.
An einem einzigen Nachmittag erledigte Pip gleich mehrere Aufgaben.
Er organisierte ein Date für Freitag.
Er erstellte einen Packplan für einen bevorstehenden Umzug.
Er schrieb einer Freundin eine E-Mail wegen einer gemeinsamen Reise.
Und anschließend erstellte er ein Planungsdokument mit möglichen Reisezielen und Restaurants.
Damit demonstriert Muse ziemlich genau, wohin sich der Wettlauf um Künstliche Intelligenz gerade bewegt.
Die nächste KI soll nicht reden – sondern handeln
Chatbots haben Millionen Menschen daran gewöhnt, einer KI Fragen zu stellen.
Die nächste Entwicklungsstufe soll darüber hinausgehen.
Statt lediglich zu erklären, wie man Lebensmittel für eine Woche bestellt, soll der KI-Agent irgendwann die Bestellung selbst erledigen.
Der Nutzer gibt nur noch das Ziel vor.
Die Software kümmert sich um die einzelnen Schritte.
Genau auf diesen Markt zielt Meta mit Muse.
Und der Start ist zumindest gemessen an den Downloadzahlen bemerkenswert.
Nach Angaben des Marktforschungsunternehmens Sensor Tower war Muse zum Zeitpunkt des CNN-Berichts die populärste kostenlose App im iPhone App Store.
Seit dem Start am 8. September wurde sie demnach mehr als 2,5 Millionen Mal heruntergeladen.
Für Meta ist Muse damit ein neuer Versuch, im Markt der KI-Assistenten mit ChatGPT und Googles Gemini zu konkurrieren.
Muse will dem Nutzer sagen, was er überhaupt fragen könnte
Ein Unterschied fällt bereits beim Öffnen der App auf.
Muse gibt dem Nutzer vergleichsweise viel Orientierung.
Während klassische Chatbots häufig zunächst wie ein leeres Eingabefeld wirken, ist die App stärker strukturiert.
Muse besitzt fünf zentrale Bereiche.
Neben dem normalen Chat gibt es einen personalisierbaren Feed mit Interessen und Prioritäten des Nutzers.
Eine Ideen-Seite schlägt mögliche Aufgaben für die KI vor.
Ein weiterer Bereich verfolgt Ziele aus vergangenen Gesprächen.
Hinzu kommt ein Bereich für Dateien und Medien.
Damit versucht Meta offenbar, ein Problem moderner KI-Assistenten zu lösen:
Viele Menschen wissen zwar, dass KI vieles kann – aber nicht unbedingt, was sie ihr konkret auftragen sollen.
Beim Umzug wird die KI zum persönlichen Planer
Im CNN-Test zeigte sich Muse besonders bei Organisationsaufgaben nützlich.
Eadicicco stand vor einem Umzug.
Sie erklärte der KI, was noch eingepackt werden musste, wie viel Zeit bis zum Umzug blieb und dass sie lieber in kurzen Etappen packen wollte.
Muse entwickelte daraus einen Tagesplan.
Die App legte fest, welche Gegenstände an welchem Tag eingepackt werden sollten und wie viel Zeit die einzelnen Packeinheiten beanspruchen könnten.
Zusätzlich schlug die KI vor, eine separate Tasche mit allem vorzubereiten, was in der ersten Nacht in der neuen Wohnung benötigt wird.
Für solche Aufgaben scheint das Konzept eines KI-Agenten besonders geeignet:
Informationen sammeln, strukturieren und daraus konkrete nächste Schritte ableiten.
Dann durfte Muse auf Google zugreifen
Interessanter wurde der Test, als die Journalistin ihre Google-Anwendungen mit Muse verband.
Nun konnte die KI nicht mehr nur Vorschläge machen.
Sie konnte tatsächlich aktiv werden.
Eadicicco ließ Muse einer Freundin eine E-Mail schreiben.
Es ging um eine geplante Reise nach Cape May im US-Bundesstaat New Jersey.
Nachdem die Freundin geantwortet hatte, sollte Muse ihre Restaurantempfehlungen weiterverarbeiten.
Die KI erstellte daraus ein ausgearbeitetes Google-Dokument und ergänzte ähnliche Alternativen.
Damit verschwimmt die Grenze zwischen Chatbot und digitalem Assistenten.
Der Nutzer muss Informationen nicht mehr selbst aus einer E-Mail kopieren, anschließend Restaurants recherchieren und schließlich ein Dokument erstellen.
Der Agent verbindet diese Arbeitsschritte miteinander.
Muse bekommt dafür einen eigenen virtuellen Computer
Technisch interessant ist, wie Meta solche Aufgaben umsetzt.
Muse verwendet für bestimmte Arbeiten einen virtuellen Computer in der Cloud.
Der KI-Agent besucht also tatsächlich Websites und navigiert durch deren Oberflächen.
Der Nutzer kann dabei beobachten, was Muse gerade tut.
Und er kann jederzeit eingreifen.
Das unterscheidet solche Systeme fundamental von einem klassischen Chatbot, der lediglich Text erzeugt.
Ein Agent erhält ein Ziel und versucht, die dafür notwendigen digitalen Handlungen selbst auszuführen.
Doch genau hier beginnen auch die Probleme.
Beim Shampoo-Kauf scheitert die KI – erklärt aber warum
Im CNN-Test sollte Muse eine Flasche Shampoo kaufen.
Das funktionierte nicht.
Interessant war jedoch, dass der Agent selbst nach dem Grund suchte.
Muse analysierte die Website und stellte fest, dass der ausgewählte Händler ein Fachgeschäft für Beauty-Produkte war, bei dem Käufer eine professionelle Lizenznummer benötigten.
Die KI konnte den Kauf deshalb nicht abschließen.
Für die Testerin war gerade diese Fähigkeit positiv:
Muse scheiterte nicht einfach kommentarlos, sondern konnte erkennen und erklären, welches Hindernis der Aufgabe im Weg stand.
Zwei Restauranttipps waren seit Jahren geschlossen
An anderer Stelle zeigte sich dagegen eine der größten Schwächen heutiger KI-Systeme.
Eadicicco bat Muse um Vorschläge für einen gemeinsamen Abend.
Die KI empfahl zwei Orte in ihrer Nachbarschaft.
Das Problem:
Beide waren bereits seit Jahren geschlossen.
Gerade bei einem KI-Agenten kann ein solcher Fehler schwerer wiegen als bei einem gewöhnlichen Chatbot.
Eine falsche Antwort im Chat kann der Nutzer noch überprüfen.
Ein Agent soll dagegen auf Grundlage seiner Informationen selbst Aktionen ausführen.
Je mehr Verantwortung ein solches System bekommt, desto wichtiger wird deshalb die Zuverlässigkeit seiner Informationen.
Kann Muse sogar auf Facebook Marketplace handeln?
Noch deutlicher wurde die Diskrepanz zwischen Anspruch und tatsächlicher Nutzung bei Facebook Marketplace.
In seinen eigenen Vorschlägen behauptete Muse sinngemäß, nach passenden Angeboten suchen, Verkäufer anschreiben, den Preis anhand vergleichbarer Angebote herunterhandeln und anschließend einen Treffpunkt vereinbaren zu können.
Das klingt fast wie ein persönlicher Einkaufsagent.
Doch als Eadicicco genau diese Funktion ausprobieren wollte, erklärte Muse zunächst, Verkäufer nicht direkt kontaktieren zu können.
Stattdessen könne es Angebote bewerten und eine Nachricht formulieren, mit der die Nutzerin selbst über einen niedrigeren Preis verhandeln könne.
Meta widersprach auf Nachfrage allerdings der Schlussfolgerung, die Funktionsbeschreibung sei übertrieben.
Ein Unternehmenssprecher erklärte, die Beschreibung sei korrekt und Muse könne unter vom Nutzer festgelegten Bedingungen mit Verkäufern verhandeln.
Der Test zeigt damit ein weiteres Problem:
Selbst wenn ein Agent theoretisch über eine Funktion verfügt, muss für den Nutzer nicht immer klar sein, wann und unter welchen Bedingungen sie tatsächlich verfügbar ist.
Amazon lässt Muse gar nicht erst hinein
Beim Online-Shopping stößt Muse zudem auf technische Barrieren, die Meta nicht allein kontrollieren kann.
Amazon verhindert laut CNN, dass Muse den Online-Shop selbstständig durchsucht.
Der Agent kann zwar über Suchmaschinen Produktlinks finden.
Direkt durch Amazons Website navigieren kann er jedoch nicht.
Bei Target kam Muse weiter.
Dort konnte die KI die Website durchsuchen.
An der Kasse war jedoch Schluss mit der vollständigen Automatisierung.
Bestimmte persönliche Angaben musste die Testerin selbst eingeben, weil der Händler autonome Klicks beim Bezahlvorgang blockierte.
Das zeigt eine praktische Grenze der Agenten-Vision:
Eine KI kann noch so leistungsfähig sein – wenn Websites automatisierte Zugriffe blockieren, kann sie den Auftrag nicht vollständig erledigen.
Bezahlen, ohne die Kreditkartennummer zu sehen
Für Einkäufe nutzt Muse laut dem Bericht den digitalen Bezahldienst Link von Stripe.
Dabei soll eine nur einmal verwendbare Karte erzeugt werden.
Meta zufolge muss die eigentliche Kreditkartennummer dadurch nicht mit dem KI-Agenten geteilt werden.
Solche Sicherheitsmechanismen dürften entscheidend dafür sein, ob Nutzer KI-Agenten künftig tatsächlich Zugriff auf ihre finanziellen und persönlichen Daten geben.
Denn genau hier liegt vermutlich die größte Hürde für Meta.
Würden Menschen Meta ihre E-Mails und Einkäufe anvertrauen?
Damit Muse sein Versprechen erfüllen kann, benötigt der Agent Zugriff auf zahlreiche Informationen.
Kalender.
E-Mails.
Reisepläne.
Dateien.
Persönliche Interessen.
Und möglicherweise Zahlungsinformationen.
Je mehr der Agent erledigen soll, desto mehr muss er über seinen Nutzer wissen.
Bank-of-America-Analysten schrieben deshalb laut CNN, das Feedback zu Muse sei zwar positiv, doch Datenschutz und Vertrauen blieben entscheidende Faktoren für eine breitere Akzeptanz.
Diese Frage ist für Meta besonders sensibel.
CNN verweist in diesem Zusammenhang unter anderem auf den Cambridge-Analytica-Skandal und auf die jüngsten Datenschutzdiskussionen um Metas smarte Brillen.
Datenschützer sehen bei KI-Agenten eine besonders hohe Hürde
Miranda Bogen vom Center for Democracy & Technology bringt das grundsätzliche Problem auf den Punkt.
KI-Agenten würden als hilfreiche persönliche Assistenten vermarktet.
Um dieses Versprechen tatsächlich erfüllen zu können, benötigten sie jedoch typischerweise enorme Mengen privater Daten.
Und weil diese Systeme auf Grundlage dieser Informationen selbst handeln, müssten die Schutzmechanismen besonders streng sein.
Meta erklärt dagegen, Muse sei auf Sicherheit und Privatsphäre ausgelegt.
Der Agent arbeite auf einem eigenen cloudbasierten Computer, auf den andere Agenten nicht zugreifen könnten.
Außerdem könne Muse nach Angaben des Unternehmens weder die Passwörter noch die Zahlungsmethoden eines Nutzers sehen.
Viele Amerikaner stehen KI zunehmend skeptisch gegenüber
Das Rennen um KI-Agenten findet gleichzeitig in einer Phase statt, in der die Begeisterung für Künstliche Intelligenz keineswegs grenzenlos ist.
Rund zwei Drittel der amerikanischen Erwachsenen sind laut einer im Juni veröffentlichten Untersuchung des Pew Research Center der Meinung, KI entwickle sich zu schnell.
Außerdem erwarten mehr Amerikaner negative als positive Auswirkungen der Technologie auf die Gesellschaft.
Das Misstrauen richtet sich nicht ausschließlich gegen KI.
Auch große Technologiekonzerne kämpfen mit einem Vertrauensproblem.
Nach einer im Juli veröffentlichten Gallup-Umfrage gaben 41 Prozent der Amerikaner an, nur sehr wenig oder überhaupt kein Vertrauen in große Technologieunternehmen zu haben.
Auch beim KI-Einkaufen sind Verbraucher skeptisch
Ausgerechnet eine der Funktionen, bei denen KI-Agenten besonders hilfreich sein sollen, stößt ebenfalls auf Zurückhaltung.
Technologieunternehmen präsentieren automatisiertes Online-Shopping als einen wichtigen Anwendungsfall.
Doch eine Gartner-Untersuchung kommt laut CNN zu einem bemerkenswerten Ergebnis:
64 Prozent der Verbraucher glauben, dass KI-Einkaufsagenten Unternehmen und Marken stärker nutzen werden als den Verbrauchern selbst.
Damit steht Meta vor einem doppelten Problem.
Das Unternehmen muss beweisen, dass Muse technisch funktioniert.
Und gleichzeitig muss es Nutzer davon überzeugen, dass sie einem Meta-Agenten genug vertrauen können, um ihn tatsächlich in ihrem Namen handeln zu lassen.
ChatGPT und Gemini liegen noch deutlich vorn
Die starken Downloadzahlen bedeuten außerdem nicht automatisch, dass Muse bereits die etablierten KI-Assistenten verdrängt.
Eine im CNN-Bericht zitierte Emarketer-Umfrage vom Juli zeigt einen deutlichen Abstand.
Auf die Frage, welche KI-Werkzeuge Menschen bevorzugen oder am häufigsten verwenden, nannten:
33,7 Prozent ChatGPT,
18,2 Prozent Gemini
und lediglich
4,7 Prozent Meta AI.
Muse könnte diese Kräfteverhältnisse verändern.
Ob das tatsächlich geschieht, ist allerdings noch völlig offen.
Der CNN-Test zeigt die Zukunft – und ihre Schwächen
Der vielleicht interessanteste Eindruck aus dem Praxistest ist deshalb weder Euphorie noch Ernüchterung.
Muse kann bereits Aufgaben erledigen, die vor wenigen Jahren für einen Chatbot kaum vorstellbar gewesen wären.
Es kann Informationen aus Gesprächen verarbeiten.
Es kann E-Mails verschicken.
Es kann Dokumente erstellen.
Es kann Websites selbstständig bedienen.
Es kann Reisen und Termine organisieren.
Und es kann versuchen, Einkäufe abzuwickeln.
Doch gleichzeitig empfiehlt es Restaurants, die seit Jahren geschlossen sind.
Websites können den Agenten aussperren.
Bezahlvorgänge benötigen teilweise weiterhin menschliches Eingreifen.
Und selbst bei den eigenen beworbenen Funktionen kann unklar sein, was der Agent tatsächlich tun darf.
Genau deshalb zeigt Muse ziemlich gut, wo KI-Agenten im Jahr 2026 stehen:
Sie sind bereits weit mehr als Chatbots – aber noch längst nicht zuverlässig genug, um den Menschen vollständig aus dem digitalen Alltag herauszunehmen.
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