Ob im Auto, auf dem Fahrrad oder zu Fuß – Navigations-Apps gehören für viele Nutzer:innen zum Alltag. Hinter Diensten wie Google Maps oder dem DB Navigator steckt heute meist künstliche Intelligenz. Laut Verbraucherzentrale und Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) wertet künstliche Intelligenz große Datenmengen aus, um Entscheidungen zu treffen. Bei der Navigation sind das etwa Kartenmaterial, gemeldete Staus, Geschwindigkeiten von Smartphones sowie historische Verkehrsdaten. Aus all diesen Informationen berechnet die KI in Sekundenbruchteilen die voraussichtlich schnellste oder sicherste Route.

Technisch arbeiten solche Systeme mit Algorithmen, maschinellem Lernen und teilweise Deep Learning. Zunächst legen Entwickler:innen Regeln fest, wie eine Route grundsätzlich berechnet wird – etwa möglichst kurz oder möglichst staufrei. Durch maschinelles Lernen analysiert die KI dann Millionen vergangener Fahrten: Wo entstehen regelmäßig Staus, welche Abkürzungen lohnen sich wirklich, wie wirkt sich Regen auf die Fahrzeit aus? Diese Muster werden in einem Modell gespeichert, nicht als fertige Strecken, sondern als Wahrscheinlichkeiten. Kommen neue Daten hinzu, passt sich das Modell an und wird genauer. So erklären Verbraucherzentrale und BSI, dass KI-Systeme nur so gut sind wie ihre Trainingsdaten – aber aus neuen Daten weiterlernen können.

Trotz beeindruckender Genauigkeit gibt es Grenzen und Risiken. Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Empfehlungen führen, etwa durch neue Baustellen oder geänderte Verkehrsführungen. Zudem werden für die Berechnung Bewegungsdaten der Nutzer:innen verarbeitet, was Datenschutzfragen aufwirft. Fachleute fordern daher transparente Informationen: Welche Daten werden erhoben, wo werden sie gespeichert und wer hat Zugriff? Klar ist: KI-basierte Navigation kann unseren Alltag sicherer und bequemer machen – solange Technik, Datenschutz und verantwortungsvoller Umgang miteinander Schritt halten.