BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – KI-generierte Bilder halten in Restaurants und auf Bestellplattformen zunehmend Einzug, weil sie Karten schneller aktualisieren lassen. In der Praxis sorgen die Darstellungen aber nicht nur für Zustimmung: Manche Gäste empfinden die Motive als unnatürlich oder sogar abstoßend. Ein Beispiel kommt von Lieferando, wo ein KI-Test bei Produktbildern offenbar in Einzelfällen danebenlag. Eine aktuelle Studie deutet zudem darauf hin, dass KI-Bilder im Schnitt weniger realistisch wirken und damit etwas weniger Appetit auslösen können.
Wer vor dem Gang ins Restaurant kurz auf die Speisekarte schaut, sucht vor allem Orientierung: Wie sieht der Burger aus? Wie präsentierte man den Matcha Latte? Genau diese erste Erwartungshaltung geraten jedoch ins Wanken, wenn die Bilder auf der Karte nicht aus einer Fotosession, sondern aus einer KI-Bildgenerierung stammen. Die Diskussion dreht sich dabei weniger um das Prinzip „besseres Marketing“, sondern um die Wahrnehmung im Moment der Entscheidung. In Deutschland berichten Nutzer bei entsprechenden Motiven immer wieder von Unmut bis hin zu Ekelgefühlen, weil die Oberflächen zu glatt wirken oder Texturen an Muster erinnern, die das Gehirn nicht mit „Genuss“ verbindet.
Technisch betrachtet ist das Muster häufig simpel: Statt fotografischer Aktualisierung entsteht eine „Bildbibliothek“, die sich schnell neu ausrollen lässt. Der Deutsche Hotel- und Gaststättenverband (Dehoga) nennt dafür vor allem praktische Gründe wie Kosten, Zeitaufwand, Verfügbarkeit und Tempo. Eine Wochenkarte, die sich jeden Montag ändert, ist mit klassischer Produktfotografie nicht nur arbeitsintensiv, sondern auch logistisch schwerer zu skalieren. In einem konkreten Fall an einem Längos-Stand in Berlin, der seine Speisekarte auf die KI-Technologie stützt, wird berichtet, dass es vor allem schneller geht, das Menü zu entwerfen. Gleichzeitig zeigt sich in derselben Schilderung: Kunden reagieren nicht einheitlich, denn für manche wirkt das KI-Design weder klar besser noch klar schlechter.
Auf der anderen Seite steht die Kategorie „Fehler, die man sieht“. Bei der Bestellplattform Lieferando (Just Eat Takeaway) machte offenbar ein Test mit KI-Bildern nicht in allen Fällen einen sauberen Job: In Einzelfällen wich das Motiv stark von der Produktbeschreibung ab. Ein Beispiel aus der Berichterstattung nennt ein Chickenburger-Bild mit Buns aus Reis statt aus Brot. Lieferando schreibt dazu, man habe sich für ungenaue Bilder entschuldigt, arbeite an deren Entfernung und habe die Verwendung des Tools ausgesetzt. Gleichzeitig betont das Unternehmen, die neue Technologie sei für Partner grundsätzlich hilfreich, die Fehlerquote solle sinken, und man werde die Lösung weiter verfeinern. Für Gäste ist gerade diese Abweichung entscheidend: Während „optisch anders“ oft noch tolerierbar ist, wirkt „inhaltlich falsch“ wie ein Vertrauensbruch im Kleinen.
Um die Wahrnehmung solcher Bilder besser zu verstehen, liefert die Forschung inzwischen belastbarere Hinweise als nur Bauchgefühl. Alexander Diel, Psychologe und Postdoktorand an der LVR-Universitätsklinik Essen sowie der Universität Duisburg-Essen, hat mit einem internationalen Team eine Studie im Fachmagazin „Nature“ veröffentlicht. Darin nahmen 87 Personen an einem Online-Test teil: Den Probanden wurden 60 Bildpaare gezeigt, jeweils aus einem echten Foto und einem KI-Foto desselben Lebensmittels, etwa Vanilleeis oder Weintrauben. Ohne zu wissen, ob die Abbildung real oder generiert war, sollten die Teilnehmenden auf Skalen bewerten, wie echt das Bild wirkt, wie groß die Bereitschaft ist, das Lebensmittel zu essen, sowie wie gesund und wie kalorienreich es erscheint. Das Ergebnis: Im Schnitt wurden KI-generierte Bilder als weniger realistisch bewertet und lösten etwas weniger Appetit aus als die echten Fotos. Bei der Einschätzung zu Kaloriengehalt und Gesundheit schnitten beide Bildtypen dagegen gleich ab.
Diel ordnet das Ergebnis in der Studie mit einer psychologischen Begründung ein: Wenn das Essen unrealistischer wirkt, kann das zugleich weniger appetitlich erscheinen. Als mögliche Ursache nennt er unter anderem, dass KI-Bilder „zu perfekt“ aussehen können, etwa wenn Oberflächen zu glatt oder zu symmetrisch wirken oder andere optische Fehler auftreten. Ergänzend macht er einen wichtigen methodischen Punkt deutlich: KI-Bilder zeigen nicht zwingend das tatsächliche Gericht eines Restaurants, sondern ein beliebiges Beispiel, das aus Trainingsdaten abgeleitet wurde. In der Praxis kann das für Kunden Frust bedeuten, wenn das, was sie sehen, nicht zur Realität passt. Diel formuliert es auch direkt: „Wir als Menschen möchten evolutionär bedingt neues Essen ausprobieren, weil es uns potenziell wieder neue Nährstoffe bringen kann. Aber neues Essen kann auch schädlich sein oder uns vergiften. Deshalb sind Menschen besonders vorsichtig gegenüber Essen, das sie nicht kennen oder das anders aussieht.“ Und weiter: „Als Ableitung aus meiner Forschung würde ich sagen: KI-generierte Bilder von Essen werden nicht zuverlässig so wahrgenommen wie reales Essen. Sie haben das Potenzial, noch realistischer zu sein, aber es ist ganz und gar keine Garantie. Wenn sie vor allem große Fehler oder Anomalien enthalten, wirken sie oft abstoßend auf Personen.“
Damit wird auch klar, warum die gleiche Technologie auf zwei Ebenen unterschiedlich wirken kann: Auf der einen Seite steht die Produktionslogik, die Karten schneller und konsistenter aktualisiert. Auf der anderen Seite steht die menschliche Erwartung an Authentizität und erkennbare Details. Wenn eine KI-Generierung zu häufig „glättet“ oder zu oft nur eine statistische Annäherung liefert, entsteht ein Spannungsfeld zwischen Effizienz und Glaubwürdigkeit. Genau hier setzt auch die praktische Perspektive der Gastronomie an: Dehoga beschreibt Authentizität als „der Kern des gastronomischen Versprechens“. Für viele Betriebe ist KI deshalb nicht automatisch ein Ersatz für Fotografie, sondern eher ein Werkzeug, das mit klaren Qualitätsregeln eingesetzt werden muss – etwa für Formate, bei denen Abweichungen weniger gravierend sind, oder mit Freigabeprozessen, bevor Bilder live gehen.
Aus Markt- und Betreiber-Sicht verschiebt sich die Frage vom „Ob KI“ hin zum „Wie wird KI kontrolliert“. Für den Bestellkontext ist entscheidend, dass Bild und Produktbeschreibung zusammenpassen, weil sonst nicht nur der Appetit leidet, sondern auch die Conversion und die Zufriedenheit. Für Print- und Schaufensterkarten gilt dagegen: Je stärker die Bilder wie eine perfekte Werbebroschüre wirken, desto eher riskieren Anbieter, dass Gäste das Motiv als generisch empfinden. Die wahrscheinlichste Entwicklung ist daher keine vollständige Verdrängung von echten Fotos, sondern ein Mischbetrieb: KI hilft beim schnellen Entwurf und bei wechselnden Menüs, echte Aufnahmen sichern die letzte Meile der Wahrnehmung ab. Bis dahin bleibt der wichtigste Test für jede Küche nicht die Bildqualität auf dem Screen, sondern die Reaktion am Tisch und im Warenkorb.
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