Innovationen in der Hochschulbildung führen nicht per se zu gesteigerter Nachfrage oder Akzeptanz aufseiten der relevanten Bildungsgruppen (Krone & Pinkl, 2017). Im Fall KI-gestützter Innovationen im Kontext akademischen Lehrens und Lernens kommt erschwerend hinzu, dass weder Lernende noch Lehrende der Technik unvoreingenommen begegnen: Vorbehalte gegenüber KI werden hier zu kritischen Erfolgsfaktoren für die Implementierung innovativer Technologie (Schäfer & Keppler, 2013, S. 5). Während im technologischen, bildungswissenschaftlichen und didaktischen Bereich bereits Forschungsergebnisse und auch erste Implementationen vorliegen, ist die Akzeptanzforschung vor allem in Bezug auf die Studierendenperspektive gegenüber KI-Anwendungen noch vergleichsweise gering entwickelt (Kieslich et al., 2019). Der vorliegende Beitrag adressiert diesen »blinden Fleck« anhand einer Übersicht über grundlegende Konzepte und Modelle aus dem Bereich der Akzeptanzforschung. Anhand aktueller KI-Trends werden zunächst allgemeine Überlegungen zur Akzeptanz abgeleitet. Auf Basis theoretischer Grundlagen zum Gegenstand der Akzeptanz, der Exemplifikation an einem Fallbeispiel sowie einer Synopse relevanter Modelle wird anschließend kritisch diskutiert, welche Bedeutung der Akzeptanzforschung zum KI-Einsatz in der Hochschulbildung künftig zugemessen werden kann. Der Beitrag stellt eine Anregung und Orientierung für empirische Untersuchungen dar.