LONDON (IT BOLTWISE) – Auf der Lieferando-Plattform tauchen offenbar KI-generierte Gerichtsbilder auf, die möglicherweise nicht zum real gelieferten Essen passen. In einzelnen Fällen stammen die Abbildungen wohl nicht einmal von den Restaurants selbst, sondern wurden automatisch erzeugt. Das wirft für Kunden eine praktische Frage auf: Wie verlässlich ist die digitale Speisekarte, wenn Aussehen und Inhalt auseinanderlaufen? Für Lieferdienste und Gastronomie wird damit klar, dass „optisch perfekt“ nicht automatisch „bestellbar passend“ bedeutet.
Wer über eine App bestellt, entscheidet häufig innerhalb von Sekunden. Genau deshalb wirken Produktbilder in digitalen Speisekarten wie eine Art „Vorschau“ auf den späteren Geschmack: Belegt der Burger tatsächlich so stark? Sieht die Pizza wirklich so aus, wie sie auf dem Display erscheint? In einem aktuellen Bericht wird nun beschrieben, dass bei Lieferando offenbar KI-generierte Bilder von Gerichten auftauchen, die nicht das jeweilige Restaurantgericht abbilden, sondern eine künstlich erzeugte Variante. Damit rutscht ein eigentlich hilfreicher Teil der Customer Journey vom Erwartungsabgleich hin zu einer potenziellen Fehlerquelle.
Technisch lässt sich das Problem mit einem einfachen Muster erklären: Plattformen brauchen für ihre Kataloge konsistente Bilddaten, und KI kann diese Lücke automatisiert füllen. Wenn aber die Bildquelle nicht zuverlässig an das echte Produkt gebunden ist, entsteht ein „Look-alike“-Effekt. Das Bild liefert dann Zutaten, Menge und Optik, die mit dem tatsächlich servierten Gericht womöglich wenig gemein haben. Für Nutzer wird der Informationswert damit geringer, denn das Foto suggeriert eine Genauigkeit, die im Fulfillment am Ende nicht garantiert ist.
Besonders brisant wird es, wenn die Automatisierung in die Zuständigkeit der Restaurants hineinläuft. Laut Angaben aus dem Online-Umfeld erklärte ein Imbiss-Besitzer, er habe selbst keine Fotos eingestellt; die Abbildungen seien stattdessen automatisch mit KI erzeugt worden. Um die Einträge zu ersetzen, müsse er eigene Aufnahmen hochladen, was ihm nach eigener Aussage an Zeit fehle. Genau diese Kombination aus „System erzeugt“ und „Restaurant korrigiert nur mit Aufwand“ kann dazu führen, dass fehlerhafte Bilder länger sichtbar bleiben, als es im Sinne der Plattform wäre.
Dass KI-Bilder nicht automatisch realitätsnah sind, ist keine reine Randnotiz. Die britische Schwesterplattform Just Eat, die zum gleichen Konzernumfeld gehört, hatte nach Berichten über fehlerhafte KI-Darstellungen bereits für Aufsehen gesorgt: Ein Gericht mit „Soda-Bread“ wurde dabei optisch offenbar als Getränk inszeniert. In der Konsequenz entfernte die Plattform die problematischen Darstellungen und entschuldigte sich. Wichtig ist dabei der Lerneffekt für alle Betreiber: Selbst eine kleine semantische Verschiebung bei der Bildgenerierung kann aus einem Menüposten eine komplett andere Konsumerwartung ableiten.
Marktseitig zeigt sich zudem, dass „Hochglanz“ nicht zwingend „Vertrauen“ bedeutet. Eine Studie aus dem Jahr 2024 fand Hinweise darauf, dass Teilnehmende KI-generierte Essensbilder als weniger realistisch und weniger appetitanregend bewerteten. Eine zweite Untersuchung aus demselben Jahr kam zu einem anderen Ergebnis, als die Testpersonen wussten, dass die Bilder authentisch waren. Das deutet darauf hin, dass Transparenz und Erwartungsmanagement für die Wirkung entscheidend sind – nicht nur die Bildqualität selbst. Für Lieferdienste wird damit die Frage zentral, ob KI-Bilder als Illustration funktionieren oder als verlässliche Produktdarstellung.
Für Restaurants wiederum geht es um mehr als Ästhetik. Ein falsches Bild kann Erwartungen im Kundenverlauf verschieben und damit zu Beschwerden führen, obwohl das Essen „im Kern“ korrekt sein mag. Umgekehrt kann ein weniger perfektes, aber echtes Foto zumindest zeigen, wie das Gericht tatsächlich aussieht, inklusive Form, Portionierung und typischer Garnitur. Gerade weil Lieferdienste mit vielen Partnern arbeiten – Lieferando wirbt laut dem Bericht mit einer Auswahl über mehr als 40.000 Partner – steigt der operative Druck, Bildmaterial schnell zu vervollständigen. KI kann hier helfen, aber sie darf nicht zum Ersatz für die tatsächliche Produktfotografie werden, wenn die Verlässlichkeit des Angebots darunter leidet.
Praktisch bedeutet das: Entscheidend ist, wie Plattformen KI-Bildgenerierung in ihre Daten- und Freigabeprozesse integrieren. Wo Bilddaten automatisch entstehen, braucht es klare Mechanismen zur Zuordnung, schnelle Korrekturwege und idealerweise eine Kennzeichnung, wenn ein Eintrag nicht auf echten Restaurantfotos basiert. Für die Gastronomie ist außerdem wichtig, dass die Hürde zum Hochladen von Bildern realistisch niedrig bleibt – andernfalls bleibt die Qualität „hinter den Erwartungen“ auch dann bestehen, wenn einzelne Anbieter Fehler erkennen. Der konkrete Fall zeigt damit nicht nur eine mediale Kuriosität, sondern eine Schwachstelle im Zusammenspiel aus Katalogpflege, KI-Automation und Kundenerwartung.
Für Unternehmen im Ökosystem – also Lieferplattformen, IT-Dienstleister und Gastronomiemarken – lässt sich daraus ein klarer Handlungsrahmen ableiten: KI sollte dort als Beschleuniger eingesetzt werden, wo sie messbar ersetzt, ohne zu verfälschen. Gleichzeitig sollte das System so designt sein, dass Nutzer bei abweichenden Erwartungen nicht im Blindflug entscheiden müssen. Denn am Ende zählt nicht, wie „lecker“ ein KI-Gericht auf dem Bildschirm wirkt, sondern wie zufrieden ein Kunde mit dem Gericht ist, das tatsächlich in der Küche und beim Fahrer landet.
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