Hyper-Personalisierung durch lokale LLMs
Datenschutzfreundliche KI auf dem Gerät ermöglicht Interfaces, die sich jedem Nutzer radikal anpassen.
Die neue Ära der On-Device Intelligence
Bis 2024 war Personalisierung meistens auf Produktempfehlungen beschränkt ('Andere Kunden kauften auch'). 2025 ändert sich das Spiel fundamental durch lokale LLMs (Large Language Models), die direkt auf dem Endgerät via WebGPU oder WASM laufen.
- Apple Neural Engine: 18 TOPS (Trillion Operations Per Second)
- Qualcomm Snapdragon X Elite: 45 TOPS
- Google Tensor G4: On-Device Gemini Nano
- Modellgrößen für Mobile: 2-7B Parameter möglich
Warum On-Device statt Cloud?
| Faktor | Cloud LLM | On-Device LLM | |--------|-----------|---------------| | Latenz | 200-500ms | 20-50ms | | Privatsphäre | Daten verlassen Gerät | Daten bleiben lokal | | Offline | Nicht möglich | Vollständig | | Kosten | ~$0.002/Request | Einmalig im Chip |
UI Streaming: Das Interface schreibt sich selbst um
Das Interface einer App kann sich nun in Echtzeit umschreiben. Konkret:
- Komplexe Candlestick-Charts ohne Erklärungen
- Fachterminologie ohne Tooltips
- Erweiterte Filter direkt sichtbar
- Keyboard-Shortcuts prominent
- Vereinfachte Visualisierungen mit Erklärungen
- 'Einfache Sprache'-Modus
- Schritt-für-Schritt Führung
- Progressive Disclosure (nur das Nötigste sichtbar)
Praxisbeispiel: Duolingo's Adaptive Learning
- Anpassung der Übungsfrequenz an Vergessenskurve
- Fehleranalyse zur Identifikation von Schwächen
- Tonale Anpassung bei Frustration (erkannt via Tippverhalten)
- 40% bessere Retention nach 3 Monaten
- 23% weniger App-Deinstallationen
- 67% fühlen sich 'verstanden' von der App
Automatische Barrierefreiheit
Dies löst das 'One Size Fits All'-Problem des Designs. Barrierefreiheit wird automatisch integriert:
- Sehschwäche erkannt: Schriftgröße und Kontraste werden angepasst
- Zitternde Eingaben: Buttons werden größer, Touch-Zonen erweitert
- Langsames Lesen: Text wird in kürzere Absätze aufgeteilt
- Kognitive Last hoch: Animationen werden reduziert
️ Der Echo-Chamber-Effekt im UI
Doch es gibt ein Risiko: Wenn sich das System immer anpasst, lernt der Nutzer nie neue, effizientere Muster. Studien zeigen:
- Nutzer von stark personalisierten UIs entdecken 34% weniger Features
- 'Power User'-Funktionen werden nie gefunden
- Digitale Kompetenz kann stagnieren
Die Lösung: 'Gentle Challenges'
- Neue Features vorstellen ('Wusstest du, dass...')
- Effizientere Wege zeigen ('Tipp: Mit Strg+K geht das schneller')
- A/B-Tests mit leicht komplexeren UIs durchführen
Ausblick 2026
- Llama 4 komplett on-device auf High-End-Smartphones
- 'Adaptive UI' als Standard-Framework in Flutter/React Native
- Browser-native LLM-APIs (Chrome Origin Trial läuft)
Die Grenze zwischen 'einer App für alle' und 'meiner persönlichen App' verschwindet.
