FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf Märkten und Volksfesten tauchen immer häufiger Speisekarten mit KI-generierten Food-Fotos auf. Viele wirken überladen, unnatürlich und wiederholen das gleiche visuelle Layout über unterschiedliche Buden hinweg. Aus dem Trend entsteht im Netz ein Meme, weil die abgebildeten Gerichte oft wenig mit dem echten Angebot zu tun haben. Für Gastronomen wird damit KI zwar zum Werkzeug, aber auch zum Risiko für Bildqualität und Gästevertrauen.
Wer auf einem Volksfest über den Platz läuft, entdeckt derzeit zunehmend Speisekarten, die aussehen wie aus derselben Vorlage gebaut: knallbunte Hintergründe, überzeichnete Zutaten und Teller, die fast schon „glattgezogen“ wirken. Der Kern des Problems ist nicht einfach, dass Künstliche Intelligenz (KI) allgemein schöne Bilder erzeugen kann. Vielmehr prallen Erwartungen aus Werbung und Produktfotografie auf die Realität am Stand: Wenn die visuelle Inszenierung nicht zum tatsächlichen Gericht passt, entsteht beim Publikum schnell Irritation – bis hin zu offenem Spott im Netz.
Technisch betrachtet funktioniert das Erstellen solcher Motive oft als Text-zu-Bild-Prozess: Statt eines real fotografierten Gerichts liefert eine Texteingabe am Computer die Grundlage für ein „perfekt angerichtetes“ Bild, das anschließend direkt in Flyer, Speisekarten oder Social-Media-Posts wandert. Das macht die Produktion extrem niedrigschwellig. In der Praxis führt das jedoch häufig zu wiederkehrenden Bildmustern, etwa bei Perspektive, Schärfeverlauf oder dem „mühelosen“ Look von Käse und Soßen. Genau diese Gleichförmigkeit fällt auf Märkten besonders stark auf, wenn mehrere Buden nebeneinander ähnliche Layouts nutzen – unabhängig davon, ob dort Churros, Falafel oder Bratwurst verkauft werden.
Auf Plattformen und in Forenbeiträgen werden solche Karten deshalb zunehmend verspottet. Ein Nutzer kommentierte zu einer KI-generierten Speisekarte aus dem Raum Nürnberg sinngemäß, ihm werde regelrecht unwohl, wenn er sich das „KI-generierte Essen“ ansieht. Zu sehen seien fränkische Klassiker, aber in einem überladenen, unnatürlichen Stil: Schichten und Beläge wirken wie aus einer Cartoon-Version, und die Gerichte erscheinen nicht als plausible Abbildungen, sondern eher als Fantasieprodukte. Dazu kommt ein zweiter Effekt: Viele Layouts wirken wie aus einem Baukasten, weil Schlagworte und Bildkompositionen ähnlich aufgebaut sind. Für die Empörung reicht dann schon ein Vergleich zwischen dem Foto und dem, was die Gäste tatsächlich vor Ort bekommen.
Die wirtschaftliche Perspektive erklärt den Trend dagegen schnell: Für kleine Imbisse, Familienbetriebe und Marktstände ist eine hochwertige Food-Fotografie mit Vorbereitung, Styling und professioneller Nachbearbeitung oft zu teuer. KI wird damit zu einem pragmatischen Notnagel – nicht unbedingt als „hippes Marketing-Feature“, sondern als billige Alternative zu teuren Fotodrehs. Patrick Zbinden, Food-Designer aus Zürich, brachte es im Gespräch auf den Punkt: „KI kann kleinen und mittleren Gastronomiebetrieben Arbeit abnehmen, gerade wenn Zeit und Geld knapp sind.“ Gleichzeitig setzt er die Messlatte höher, denn der entscheidende Faktor liegt nicht nur im „Ob“, sondern im „Wie“ der Nutzung. Wer der Software lediglich einen generischen Wunsch gibt, erhält häufig ein beliebiges Massenprodukt statt einer glaubwürdigen Abbildung des eigenen Angebots.
Zbinden beschreibt deshalb vor allem den gestalterischen Anspruch hinter guten Ergebnissen. Er erklärt, dass ein überzeugendes Resultat weiterhin Grundverständnis für Bildgestaltung und Food-Styling braucht sowie präzise Angaben zum realen Produkt. Für eine Herbstkarte seien etwa Details wie verwendete Kürbissorte, Portionsgröße, Geschirr und sogar das Licht im Lokal relevant. Ohne diese Parameter droht die Falle der „allzu perfekten Inszenierung“: Wenn Licht makellos wirkt und Zutaten wie aus Plastik erscheinen, verliert der Betrieb schnell seinen Charakter. Ebenso kann das Gästevertrauen kippen, weil ein Bild auf der Speisekarte in der Wahrnehmung auch ein Leistungsversprechen ist: Weicht das Essen am Tisch spürbar vom KI-Motiv ab, folgt Enttäuschung.
Für die Praxis bedeutet das: KI kann sinnvoll sein, aber sie ersetzt nicht die Kernarbeit einer Tellersprache. Zbinden sieht den größten wirtschaftlichen Nutzen nicht darin, möglichst viele Hochglanzbilder „für wenig Geld“ zu produzieren, sondern darin, interne Bildideen zu entwickeln, Ergebnisse kritisch zu prüfen und KI gezielt einzusetzen. Als Beispiel nennt er das Durchspielen verschiedener Anrichtungen für ein Gericht, bevor man sich tatsächlich für einen Teller entscheidet. Gerade bei der Planung für soziale Medien oder als Konzept-Vorlauf für ein späteres Fotoshooting kann KI so Zeit sparen – solange der Abgleich mit dem echten Produkt nicht aus dem Prozess verschwindet.
Der Trend wirkt zwar derzeit wie ein Einheitsbrei, aber er kann sich auch drehen. Je dominanter die glattpolierte KI-Optik wird, desto eher könnten sich schlichte Alternativen wieder durchsetzen: handgeschriebene Speisekarten, echte Schnappschüsse oder bewusst reduzierte Bilder mit klarer Zuordnung zum Angebot. Für Gastronomen ist das am Ende weniger eine Frage von „KI ja oder nein“, sondern von Konsistenz zwischen Bild und Realität. Wer KI als Werkzeug für Varianten, Ideen und Vorabkonzepte nutzt und die finalen Motive verlässlich auf Produkt und Portionsrealität abgleicht, kann den Vorteil behalten – und das Meme-Risiko deutlich senken.
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