NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – General Motors baut OnStar zu einer KI-gestützten „Connected Intelligence“-Plattform um. Der OnStar AI Assistant soll ab 2027 im Cadillac Lyriq EV starten, begleitet von einer neuen OnStar Mobile App. Parallel ersetzt GM die bisher getrennten Fahrzeug- und OnStar-Apps und will Kamera-Events, Sprachsteuerung sowie vorausschauende Hilfen stärker in den Alltag integrieren. Gleichzeitig rückt das Unternehmen die Datenfreigabe in den Mittelpunkt, nachdem eine FTC-Anordnung das Teilen bestimmter Verbraucherinfos eingeschränkt hat.
General Motors verlagert OnStar weg vom klassischen Call-Center-Modell hin zu einer „Connected Intelligence“-Plattform. Der Kern der Umstellung ist ein OnStar AI Assistant, der Fahrerinnen und Fahrern eine interaktive, personalisierte Hilfe versprechen soll und dabei direkt in die Bedien- und Kommunikationswege im Fahrzeug eingreift. Auf dem GM Forward Event in New York stellte der Hersteller dafür einen Zeitplan in Aussicht: Der Assistent soll in den kommenden Monaten erstmals im 2027er Cadillac Lyriq EV verfügbar werden, danach sollen weitere GM-Fahrzeuge folgen.
Technisch und produktseitig hängt das neue OnStar-Setup an drei Bausteinen: einem agentischen Assistenzsystem, einer zentral synchronisierten App-Erfahrung und stärker integrierten Fahrzeugdaten. GM kündigt für 2027 eine neue OnStar Mobile App an, die gleich mehrere bisher separate Anwendungen ablöst: die OnStar Guardian App (seit 2020), sowie die markenspezifischen Apps für Buick, Cadillac, Chevrolet und GMC. Diese Konsolidierung ist mehr als nur ein UI-Redesign; sie soll die Einbettung von Funktionen vereinheitlichen und die Kommunikation zwischen In-Car-Software und Mobilgerät enger synchronisieren.
GM beschreibt die KI-Richtung außerdem mit Blick auf Multimodalität und „Proaktivität“. Kameras im Fahrzeug sollen mit der Software verbunden werden, um Live-Ansichten bereitzustellen und darüber hinaus Crash- sowie Sicherheitsaufzeichnungen zu erfassen. Nutzerinnen und Nutzer sollen die „Connected Cameras“ so konfigurieren können, dass sie bei als relevant erkannten Ereignissen automatisch aktiv werden, etwa bei einem aggressiven Hupen, das dann als Momentaufnahme aufgezeichnet und in die OnStar-App hochgeladen wird. Zusätzlich sollen Fahrer bestimmte Fahrzeugfunktionen per Sprache steuern können, darunter die Klimatisierung, und Fragen zu konkreten Features stellen können.
Der Anspruch, KI im Fahrzeug alltagstauglich zu machen, reiht sich in einen breiteren Wettlauf der Autoindustrie ein, bei dem Software nicht mehr „aufgesetzt“ wirkt, sondern zum Kern der Produktdifferenzierung wird. GM verweist dabei auch auf eigene Lernkurven: In den vergangenen Jahren hat der Konzern OnStar Guardian mehrfach erweitert und unter anderem 2021 Crash-Erkennung, Notfallhilfe und Standortfreigabe auch für kompatible Smartphones geöffnet, unabhängig davon, ob ein GM-Fahrzeug genutzt wird. Schon 2022 setzte GM für gesprochene Anfragen auf Googles Dialogflow, um bestimmte Sprachkommandos zu erkennen, und gab 2023 Antworten auf häufige Anfragen wie Routing und Navigation dazu. Gleichzeitig wird deutlich, dass GM seine generative KI-Fähigkeiten später stark über die Partnerschiene mit Google ausgerollt hat – zuletzt wurde für 2026 ein Einsatz von Google Gemini in Fahrzeugen angekündigt.
Parallel zur KI-Strategie steht aber eine zweite, mindestens ebenso harte Baustelle im Mittelpunkt: Datenkontrolle und Transparenz. Die Meldung fällt in eine Phase, in der GM für den Austausch von Daten mit Dritten kritisiert und sogar mit finanziellen Konsequenzen belegt wurde. Konkret hat die US-Behörde Federal Trade Commission (FTC) laut Quelle eine Anordnung finalisiert, die General Motors und den OnStar-Telematics-Dienst am Teilen bestimmter Verbraucher-Daten mit Consumer-Reporting-Agencies hindert. Die Anordnung verlangt zudem mehr Transparenz gegenüber Kundinnen und Kunden sowie die Einholung ausdrücklicher Einwilligungen für bestimmte Datenerhebungen.
GM reagiert darauf in der Produktkommunikation mit klaren Nutzersteuerungen. Das Unternehmen sagt, Kundinnen und Kunden könnten entscheiden, welche Daten geteilt werden, und nennt technische Schutzmaßnahmen: Aufzeichnungen hätten zeitliche Begrenzungen und seien verschlüsselt. Außerdem betont GM, dass weder das Unternehmen noch OnStar Zugriff auf Connected-Camera-Aufzeichnungen erhalten. In der späteren Sprecher-Erläuterung wird das Modell als „feature-specific“ und zustimmungsbasiert beschrieben: Drittanbieter sollen nur Informationen erhalten, soweit dies zur Bereitstellung der angefragten Funktion notwendig ist. Wer bestimmte Daten nicht teilen will, muss laut GM allerdings mit eingeschränktem Zugriff auf zugehörige Funktionen rechnen; andere OnStar-Services sollen davon unberührt bleiben.
Für Unternehmen und Entwickler steckt in diesem Umbau eine strategische Botschaft: Der Weg zu einem agentischen KI-Assistenten ist nicht allein eine Modellfrage, sondern ein Architekturprojekt entlang von Zuständigkeiten, Datenflüssen und Berechtigungen. Die von GM genannte Kombination aus In-Car-Software, synchronisierter mobiler App, Kamera-Events und sprachgestützter Steuerung zeigt, dass viele Use Cases nur dann zuverlässig funktionieren, wenn Berechtigungsmodelle, Event-Trigger und Integrationspunkte sauber zusammenpassen. Entscheidend wird dabei, wie gut sich die neue OnStar-Landschaft in bestehende Workflows von Kundenbetreuung, Sicherheitsdiensten und Fahrzeugwartung einfügt – und wie konsistent GM die Grenzen zwischen „funktionaler Datenfreigabe“ und „weitergehender Verwertung“ in der Praxis durchzieht.
Spätestens mit dem Lyriq-Start ab 2027 wird sich dann auch zeigen, wie agentische KI im Auto messbar Mehrwert liefert: nicht nur als Chat-Dialog, sondern als System, das relevante Situationen erkennt, Ereignisse sinnvoll dokumentiert und Hilfe zur richtigen Zeit verfügbar macht. Für GM ist das zugleich ein Versuch, den Anschluss an die technologische Geschwindigkeit anderer Hersteller zu halten, während die Datenregeln durch die FTC-Vorgaben einen festen Rahmen setzen. Genau in dieser Spannung aus KI-Produktisierung und kontrollierbarer Datenverarbeitung könnte OnStar zum Gradmesser werden, wie schnell vernetzte Dienste in Richtung „assistierende Intelligenz“ ausreifen.
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