Eine aktuelle Untersuchung der Universität Georgia zeigt, dass KI-Chatbots bei der Beratung zu persönlichen Finanzen erhebliche Inkonsistenzen aufweisen und dabei gesellschaftliche Verzerrungen reproduzieren könnten. Die Studie, geleitet von Swarn Chatterjee, Bluerock Professor für Finanzplanung im College of Family and Consumer Sciences, testete sieben führende Generative-AI-Plattformen wie ChatGPT, Claude, Copilot, DeepSeek, Gemini, Meta AI und Perplexity mit standardisierten, fiktiven Finanzszenarien. Die Testfälle umfassten die optimalen Rücklagen für Notfälle, die Auszugsquote im Ruhestand sowie die Zusammensetzung eines Investmentportfolios. Dabei wurden die exakt gleichen finanziellen und demografischen Daten eingegeben, variierende lediglich in Geschlecht und ethnischer Zugehörigkeit der fiktiven Antragsteller. Die Ergebnisse zeigten, dass die Empfehlungen nicht nur plattformabhängig, sondern auch stark von den demografischen Markierungen im Prompt beeinflusst wurden. Beispielsweise empfahlen verschiedene Modelle für schwarze Personen und Frauen deutlich höhere Notgelder, während Meta AI Frauen zu konservativeren Anlagestrategien riet und DeepSeek für afroamerikanische Nutzer sogar den Verzicht auf Bargeld vorschlug. Das Modell Claude hingegen gab in allen Fällen einheitliche Vorgaben. Trotz dieser deutlichen Abweichungen basierten die Kernempfehlungen häufig auf etablierten Finanzierungsprinzipien. So empfahlen alle getesteten Systeme konsistent eine Auszugsquote von vier Prozent für Altersvorsorgegelder, was der gängigen Finanzplanung entspricht. Gemini ging zudem über die reine Datenabfrage hinaus und empfahl explizit die Konsultation eines menschlichen Finanzexperten. Die Forscher warnen dennoch vor der unkritischen Übernahme der Ergebnisse. Da die Trainingsdaten der Modelle gesellschaftliche Muster und potenzielle Vorurteile widerspiegeln, können algorithmische Empfehlungen subjektiv gefärbt sein. Die Qualität der Beratung hänge zudem maßgeblich von der Fähigkeit der Nutzer ab, die Ausgaben korrekt zu interpretieren und im eigenen Kontext einzuordnen. Swarn Chatterjee fasst die Erkenntnisse mit dem Prinzip vertraue und verifiziere zusammen. KI-Systeme dienten lediglich als erster Anhaltspunkt und seien nicht als Ersatz für eine maßgeschneiderte, professionelle Finanzberatung geeignet. Nutzer sollten algorithmische Ratschläge stets kritisch prüfen und für entscheidungsrelevante Maßnahmen auf qualifizierte Berater zurückgreifen, bevor sie finanzielle Strategien umsetzen.